【摘 要】
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在日益全球化的今天,不同国家不同文化背景的人交流愈来愈频繁。汉英机器翻译一直以来都是一个热门的研究方向。随着近几年深度学习的急速发展,神经网络机器翻译相比于传统的机器翻译方法而言取得了巨大的突破,然而距离高标准“信达雅”的要求还有较大的距离。机器翻译的时态处理问题正是目前还未得到完全解决的问题之一。本文的第一个工作旨在解决汉英机器翻译过程中的时态处理问题。通过结合前人所做的工作,本文提出基于树形L
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在日益全球化的今天,不同国家不同文化背景的人交流愈来愈频繁。汉英机器翻译一直以来都是一个热门的研究方向。随着近几年深度学习的急速发展,神经网络机器翻译相比于传统的机器翻译方法而言取得了巨大的突破,然而距离高标准“信达雅”的要求还有较大的距离。机器翻译的时态处理问题正是目前还未得到完全解决的问题之一。本文的第一个工作旨在解决汉英机器翻译过程中的时态处理问题。通过结合前人所做的工作,本文提出基于树形LSTM的时态标注算法。树形LSTM是一种图神经网络,其对标准的LSTM进行改进,使得树形LSTM能够接受树结构的数据作为输入。本文使用树形LSTM做时态标注,结合词向量与时态信息特征,人工标注了 200个宾州树库文件作为实验数据。实验表明,基于树形LSTM的时态标注算法较前人的研究成果有一定的提升,这说明本文的方法具有一定的可行性。本文的第二个工作构建了 WordNet到HowNet的语义映射。HowNet是最具代表性的词汇知识库之一,其涵盖了丰富的语义知识。近年来,越来越多的自然语言处理领域学者致力于研究如何将HowNet中的语义知识融入到模型中。本文提出了从WordNet到HowNet的语义映射算法,使得更多WordNet英文单词能用HowNet中定义的义原和DEF表示,同时扩充HowNet的英文词汇。
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