原创《基于弱化语法规则英文机器翻译优化》：这是一篇与机器翻译论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
摘 要： 针对传统英文机器翻译过于依赖专家总结,而对弱化规则下英文翻译误差大的缺点,提出一种基于弱化语法规则的英文机器翻译优化算法.该算法对英文的语法规则进行分析,再对语义进行高斯边缘化获取其矩形窗函数,得到窗口特征向量,投影语义信息熵数据,并将语义关联因素加入到文本的信息熵和信息增益中去,从而得到语义非线性谱特征.最终实现特征识别,解决了传统英文机器翻译误差大的问题.最后对提出的算法进行仿真验证,结果表明使用该算法可以得到较好的英文翻译效果,从而证明了该算法的发展空间较好.
关键词： 英文机器翻译； 弱化语法规则； 信息熵； 特征识别
中图分类号： TN911?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）22?0027?03
Abstract： An English machine translation optimization algorithm based on weakening grammar rules is proposed in this paper, which aims at the shortcomings of large error of English translation under weakening grammar rules and too much dependence on expert summary in traditional English machine translation methods. The English grammatical rules are analyzed with the algorithm. and then obtains the rectangular window function by Gaussian peripherization of the semantics is carried out to obtain the rectangular window function, window feature vector and project semantic information entropy data, and add the semantic association factor to the information entropy and information gain of the text. And the semantic non?linear spectrum feature is obtained, and the feature recognition is finally realized, which solves the problem of large error in traditional English machine translation. The simulation results of the proposed algorithm show that the algorithm can obtain better English translation effect, which proves that the proposed algorithm has better development space.
Keywords： English machine translation； weakening grammar rule； information entropy； feature recognition
早在20世纪40年代随着计算机技术的发展出现了机器翻译,其是以计算机为平台,将一种语言翻译成另一种语言[1?3].但传统英文机器翻译过于依赖专家总结,而对弱化规则下英文翻译存在误差大的缺点[4?6].为了对该种情况进行改进,诸多文献提出了解决方案[7?9],但大多存在扩展性差、翻译误差大的缺点.本文基于对英文语法规则的分析,提出了一种基于弱化语法规则的英文机器翻译优化算法.该算法对语义进行高斯边缘化获取其矩形窗函数,得到窗口特征向量,投影语义信息熵数据,并将语义关联因素加入到文本的信息熵和信息增益中去,从而得到语义非线性谱特征.最终实现特征识别,解决了传统英文机器翻译误差大的问题.
1 英文机器翻译原理
英文机器翻译首先需要对翻译的源语句进行语义分析,然后按照语法转换规则对和源语句中短语相对应的英文短语进行连接,并选择组合英文短语完成译文输出,即完成翻译.其具体步骤如下：设源语句集合为T,Ti为切分后源语句,源语句短语可翻译的种类为j,则源语句和译文中短语链接为：
上述原理可以有效地完成英文翻译,但大多数翻译获取语法规则过于依赖专家总结,存在较大误差.
2 弱化语法规则下英文机器翻译改进算法
2.1 语法特征选择
对英文机器翻译进行优化,先对英文语法规则进行分析,并对语义进行高斯边缘化获取其矩形窗函数,得到窗口特征向量,然后投影语义信息熵数据,具体步骤如下：
设两个语义特征转换成的有向图为G1和G2,两者的交集为Gc,得到i时刻翻译英文输入变量,用{xi1, xi2,等,xim}表示,对应的语句类型为yi,则英文翻译整体准则为：[zmar等于max-yi?xi1,xi2,等,ximGc?G1,G2iZxyfy1,y2] （4）
式中：Zxy为句子之间的映射关系；f（y1,y2）为句子和句子之间的联合概率密度函数.
将水平特征量聚点的思想融合进去,构建特征识别数学模型,用式（5）进行表达.其是由中心语驱动的,其中切分出来的短语不同時态的翻译为f（x1,x2,等,
2.2 英文机器翻译优化
机器翻译论文参考资料：
结论：基于弱化语法规则英文机器翻译优化为关于机器翻译方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关同声翻译机器论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
