本文關(guān)鍵詞：文言文翻譯及閱讀理解關(guān)鍵技術(shù)的研究

  更多相關(guān)文章： 正文提取 句子對(duì)齊 古漢語(yǔ)翻譯 閱讀理解

【摘要】：在漫長(zhǎng)的歷史長(zhǎng)河中,古漢語(yǔ)書(shū)寫(xiě)的典籍汗牛充棟。近年來(lái),統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)得到了很大發(fā)展。Moses等開(kāi)源的翻譯工具只需要雙語(yǔ)平行句對(duì)即可訓(xùn)練出翻譯系統(tǒng)。同時(shí),其他自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展更是激勵(lì)著人們解決現(xiàn)實(shí)的人工智能問(wèn)題。本課題的目的在于探索文言文翻譯及閱讀理解答題的關(guān)鍵技術(shù)。為了解決這個(gè)任務(wù),我們的研究包含以下幾個(gè)方面。(1)古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)平行語(yǔ)料庫(kù)的獲取和加工。本文利用互聯(lián)網(wǎng)上存在的古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)平行網(wǎng)頁(yè)獲取古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)平行語(yǔ)料庫(kù)。本文將平行語(yǔ)料的獲取分為兩個(gè)階段,第一個(gè)階段是獲取網(wǎng)頁(yè)正文,第二個(gè)階段是句子對(duì)齊。通過(guò)對(duì)基于DOM樹(shù)的文本密度的方法進(jìn)行改進(jìn),我們提出基于DOM樹(shù)的標(biāo)點(diǎn)密度的方法。在獲取古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)網(wǎng)頁(yè)正文時(shí),我們的方法F值得到了一定的提升。在句子對(duì)齊時(shí),我們引入句子長(zhǎng)度、匹配模式、同源率,使用對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型對(duì)句子得分進(jìn)行建模。通過(guò)不同的框架,我們引入了10個(gè)同源率。和基于長(zhǎng)度的句子對(duì)齊方法相比,我們的方法使結(jié)果得到了較大的提升。(2)基于Moses的古漢語(yǔ)和現(xiàn)代漢語(yǔ)翻譯系統(tǒng)的優(yōu)化。本文在獲取了古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)平行句對(duì)后,對(duì)翻譯系統(tǒng)的優(yōu)化進(jìn)行研究。我們使用Moses從語(yǔ)言模型和翻譯模型兩個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化。在語(yǔ)言模型方面,我們從語(yǔ)料、平滑方法、模型混合等方面進(jìn)行分析。在翻譯模型方面,我們考慮分詞對(duì)翻譯模型的影響。我們的方法使翻譯系統(tǒng)性能得到了較大幅度的提升。(3)文言文閱讀理解答題技術(shù)的研究。對(duì)選中的三類(lèi)題進(jìn)行答題技術(shù)的研究。將選項(xiàng)準(zhǔn)確性抽象為某種相似度,最后依據(jù)相似度的大小確定答案。對(duì)于翻譯辨析題和概括分析題,依據(jù)詞袋、最長(zhǎng)公共子串、編輯距離、余弦相似度、N-gram等設(shè)計(jì)了24種相似度。對(duì)于詞意辨析,依據(jù)詞袋、短語(yǔ)翻譯表、詞意相似度等設(shè)計(jì)了7種相似度。使用相似度答題取得了不錯(cuò)的答題準(zhǔn)確率。對(duì)于詞意辨析題,依據(jù)相似度獲取了8個(gè)特征,使用svm-rank進(jìn)行三重交叉校驗(yàn),得到了更高的答題準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：正文提取 句子對(duì)齊 古漢語(yǔ)翻譯 閱讀理解
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：H085
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第1章 緒論9-18
• 1.1 本文的研究背景和意義9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 正文提取技術(shù)10-13
• 1.2.2 句子對(duì)齊技術(shù)13-14
• 1.2.3 機(jī)器翻譯技術(shù)14-15
• 1.2.4 閱讀理解答題技術(shù)15-16
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排16-18
• 第2章 古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)平行語(yǔ)料庫(kù)的獲取和加工18-32
• 2.1 引言18
• 2.2 古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)網(wǎng)頁(yè)的獲取和分析18-20
• 2.2.1 古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)網(wǎng)頁(yè)的獲取19-20
• 2.2.2 文言文資源的分析20
• 2.3 基于DO M樹(shù)的標(biāo)點(diǎn)密度的正文提取20-27
• 2.3.1 DO M介紹20-21
• 2.3.2 文本密度21-22
• 2.3.3 復(fù)雜文本密度22-23
• 2.3.4 標(biāo)點(diǎn)密度23-24
• 2.3.5 密度和24
• 2.3.6 閾值及正文提取算法24-25
• 2.3.7 正文提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析25-27
• 2.4 多特征融合的古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)的句子對(duì)齊27-31
• 2.4.1 長(zhǎng)度特征27-28
• 2.4.2 匹配模式特征28
• 2.4.3 同源詞特征28-29
• 2.4.4 多特征融合的句對(duì)得分29-30
• 2.4.5 句子對(duì)齊實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于MOSES的古漢語(yǔ)現(xiàn)代漢語(yǔ)翻譯系統(tǒng)的優(yōu)化32-39
• 3.1 引言32-33
• 3.2 語(yǔ)言模型的優(yōu)化33-36
• 3.2.1 語(yǔ)言模型介紹33
• 3.2.2 多種目標(biāo)語(yǔ)料的語(yǔ)言模型33-34
• 3.2.3 混合語(yǔ)言模型34-36
• 3.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析36
• 3.3 翻譯模型的優(yōu)化36-38
• 3.3.1 字-字翻譯模型36-37
• 3.3.2 字-詞翻譯模型37
• 3.3.3 字-字詞混合翻譯模型37
• 3.3.4 詞-詞翻譯模型37-38
• 3.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 高考語(yǔ)文文言文閱讀理解答題技術(shù)的研究39-51
• 4.1 高考語(yǔ)文文言文閱讀理解題型調(diào)研39-43
• 4.1.1 閱讀理解答題介紹41-42
• 4.1.2 文言文閱讀理解的特殊性42-43
• 4.1.3 三類(lèi)題的一般性分析43
• 4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)43-44
• 4.3 三類(lèi)題的答題技術(shù)研究44-50
• 4.3.1 翻譯辨析題答題技術(shù)的研究44-48
• 4.3.2 詞意辨析題答題技術(shù)的研究48-49
• 4.3.3 概括分析題答題技術(shù)的研究49
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 結(jié)論51-53
• 參考文獻(xiàn)53-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文59-61
• 致謝61

【相似文獻(xiàn)】

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