基于机器学习算法的汉英机器翻译二元语义模式规则

《ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing》：Binary Semantic Pattern Rules for Chinese-English Machine Translation Based on Machine Learning Algorithms

随着国际化和跨文化交流的增多，机器翻译面临语义和语法复杂性挑战。本文构建二元语义模式规则，通过机器学习优化提升中英翻译效果，验证算法有效性和准确性超过90%。

　　

摘要

随着国际化的加剧和跨文化交流的飞速发展，语言间翻译的重要性日益凸显。随着技术的进步，机器翻译已成为一个蓬勃发展的研究领域。然而，由于语言能力的复杂性和对语言规律理解的限制，机器翻译仍面临诸多挑战。本文重点探讨了如何通过机器学习构建和应用二元语义模式规则来提升中英机器翻译的质量。本研究的结果将有助于推动中英机器翻译技术的进一步发展和改进。为了生成高质量的翻译结果，机器翻译领域的研究认识到分析和理解自然语言语义的必要性。为了解决词汇和句法上的歧义问题，人们开发了二元语义模式规则的表示方法来正式描述这些规则。基于此，本文设计并实现了一种基于语料库的二元语义规则提取与优化算法，该算法利用机器学习技术自动检测中文语料库中两个或多个短语的语义规则，并根据统计结果对其进行优化转换，从而构建了中英机器翻译系统。文章通过评估机器翻译的质量来检验基于机器学习算法的二元语义模式规则的有效性。研究发现，与规则集A相比，规则挖掘算法自动生成的规则集B和C的准确性显著提高，均超过了90%。这表明本文提出的二元语义模式规则挖掘算法及优化算法是合理的。