机器翻译原理PDF电子书下载

第1章 机器翻译概述 1

1.1 机器翻译的任务和意义 1

1.1.1 什么是机器翻译 1

1.1.2 机器翻译的用途和处理对象 1

1.1.3 机器翻译研究的特点和意义 6

1.2 机器翻译的实现过程 7

1.2.1 源语言到目标语言的转换 7

1.2.2 基于转换的机器翻译过程 8

1.2.3 机器翻译系统实现的实例 13

1.3 机器翻译方法、系统及评价 22

1.3.1 机器翻译方法 22

1.3.2 机器翻译系统及其评价 26

1.4 机器翻译的历史发展 29

1.4.1 初创期（1947-1954） 30

1.4.2 从高潮到低谷（1954-1975） 31

11.1 什么是机器系统评价 34

1.4.3 复苏和发展（1975-1989） 34

1.4.4 新时期（1989-） 36

1.4.5 中国机器翻译研究的发展 37

1.4.6 展望 38

本章小结 40

思考题 41

第2章 机器翻译基础与资源 42

2.1 自然语言歧义问题 42

2.1.1 不同层次中的歧义问题 42

2.1.2 机器翻译的一般原则 47

2.2 自然语言知识表示 48

2.2.1 自然语言结构形式 48

2.2.2 复杂特征集 53

2.2.3 合一运算 55

2.3 机器词典 57

2.3.1 机器词典的作用和分类 57

2.3.2 词典工程 59

2.3.3 语法词典 60

2.3.4 语义词典 63

2.3.5 双语词典 65

2.3.6 机器词典的组织结构 67

2.4.1 语料库的发展 68

2.4 语料库 68

2.4.2 语料库的收集与加工 69

2.4.3 双语语料库的对齐 70

2.5.1 语法和语法单位 72

2.5 语法概述 72

2.5.2 语法研究的变迁 74

2.6 语法Ⅰ--汉语语法概说 75

2.6.1 汉语语法的特点 75

2.6.2 汉语语法单位和句子成分 78

2.6.3 汉语句法分析方法 80

2.7.1 英语的句子结构 82

2.7 语法Ⅱ--英语语法概说 82

2.7.2 英语动词 84

2.7.3 英语中心词和它们的补语 85

2.7.4 英语名词短语 87

2.7.5 英语从句 89

2.8 语法Ⅲ——日语语法概说 92

2.8.1 日语的特点 92

2.8.2 日语的语言单位 93

2.8.3 日语的句子成分 95

本章小结 96

思考题 97

3.1 汉语分词规范与自动分词基本算法 99

第3章 词法分析 99

3.1.1 汉语分词规范 100

3.1.2 自动分词基本算法 103

3.2 未登录词的识别 107

3.2.1 中国人名的识别 108

3.2.2 中国地名的识别 110

3.2.3 外国译名的识别 112

3.2.4 未登录词识别信息的集成 113

3.3 汉语自动分词的切分歧义及其消除 114

3.3.1 交叉歧义及其解决 114

3.3.2 组合歧义及其解决 117

3.3.3 混合型歧义及其解决 118

3.3.4 分词精度的进一步提高 119

3.4 英语形态还原 122

3.4.1 英语单词切分 122

3.4.2 形态还原 124

3.5 日语的形态素解析 125

3.5.1 形态素解析方法 126

3.5.2 形态素解析的其他问题 127

思考题 128

本章小结 128

4.1 词性兼类与词性标注 130

4.1.1 词性兼类歧义 130

第4章 词性标注 130

4.1.2 标注集的定义 132

4.1.3 汉语词性兼类的划分标准 133

4.2 词性标注方法 135

4.2.1 基于规则的方法 135

4.2.2 基于统计的方法 136

4.2.3 其他方法 136

4.3 隐马尔可夫模型与Viterbi算法 137

4.3.1 语言模型 137

4.3.2 隐马尔可夫模型 138

4.3.3 Viterbi算法 141

4.4.1 标注集的确定 143

4.4 英语词性标注的实现 143

4.4.2 英语词性标注过程 145

4.4.3 词性标注的测试 148

4.5 汉语词性标注的实现 150

4.5.1 汉语词性标注方法 150

4.5.2 汉语词性标注集 152

4.5.3 汉语词性标注实验结果 154

本章小结 155

思考题 155

第5章 句法分析 156

5.1 句法分析概述 156

5.2 浅层分析 159

5.2.1 问题的提出 159

5.2.2 相关的研究工作 160

5.2.3 汉语浅层分析 166

5.3 英语和汉语BaseNP的识别 167

5.3.1 BaseNP分析的研究与发展 168

5.3.2 英语BaseNP识别的实现 170

5.3.3 汉语BaseNP的识别 173

5.4 上下文无关文法简介 174

5.4.1 上下文无关文法的定义 174

5.4.2 概率型上下文无关文法 175

5.5 LR分析算法 177

5.5.1 标准LR分析算法 178

5.5.2 Earley算法 180

5.5.3 Tomita算法 185

5.6 线图分析算法 192

5.6.1 算法介绍 192

5.6.2 算法分析实例 193

5.7 移进归约分析方法 197

5.8 日语句子结构分析 199

思考题 202

本章小结 202

第6章 语法理论 204

6.1 短语结构语法和Chomsky文法体系 204

6.1.1 短语结构语法 204

6.1.2 Chomsky文法体系 207

6.2 广义短语结构语法 212

6.2.1 引言 212

6.2.2 基本概念 213

6.2.3 GPSG基本特点和语法框架 215

6.3 中心语驱动的短语结构语法 222

6.4 词汇功能语法 225

6.4.1 词汇功能语法的组成 225

6.4.2 LFG成分结构 225

6.4.3 从成分结构到功能结构 228

6.4.4 词汇功能语法进一步的理解 232

6.5 树邻接语法 233

6.5.1 TAG形式化定义 234

6.5.2 TAG体系 236

6.5.3 TAG的系统实现与应用 239

本章小结 240

思考题 241

第7章 语义分析 242

7.1 语义分析技术的发展 242

7.1.1 语义分析与机器翻译 242

7.1.2 语义分析技术的近期发展 244

7.2.1 命题逻辑 245

7.2 命题逻辑和谓词逻辑 245

7.2.2 谓词逻辑 247

7.3 格语法与语义分析 249

7.4 语义网络和剧本 252

7.4.1 语义网络 252

7.4.2 概念依存理论和剧本 254

7.5 汉语句子的语义分析 256

7.5.1 现代汉语的格关系 256

7.5.2 基于语义的汉语句子模型 258

7.6 选择限制学说和优选语义分析 261

7.6.1 选择限制学说 261

7.6.2 优选语义分析 262

7.7 词汇语义分析方法 269

7.7.1 义项分析法 269

7.7.2 语义场理论 270

本章小结 273

思考题 274

第8章 译文转换与生成 275

8.1 机器翻译中转换与生成概述 275

8.1.1 翻译中等价层次的划分 275

8.1.2 转换与生成的任务 277

8.1.3 实现转换的层次 279

8.2 句法层次的转换 280

8.2.1 EBMT中的转换方法 281

8.2.2 基于模式的转换 284

8.3 语义层次的转换 288

8.3.1 语义表示 288

8.3.2 语义转换 290

8.4 混合转换方法 291

8.5.1 基于中间语言的生成方法 293

8.5 译文生成方法 293

8.5.2 基于排列优选的生成方法 296

8.5.3 形态生成 297

本章小结 299

思考题 299

第9章 词义消歧 300

9.1 概述 300

9.1.1 词义和词义消歧的定义 300

9.1.2 词的多义类型 301

9.1.3 词义消歧的应用及现状 302

9.2 基于AI的方法 304

9.2.1 符号主义方法 304

9.3 基于知识的方法 305

9.2.2 连接主义方法 305

9.3.1 基于机读词典的方法 306

9.3.2 基于类义词典的方法 307

9.3.3 基于规则的方法 308

9.4 基于语料库的方法 310

9.4.1 基于统计的方法 311

9.4.2 基于实例的方法 312

9.5 问题和展望 313

9.5.1 上下文在词义消歧中的作用 313

9.5.2 词义的分割问题 314

9.5.3 词义消歧的效果评测 315

本章小结 316

思考题 317

10.1.1 中间语言方法的优势 318

第10章 非基于转换的机器翻译方法 318

10.1 机器翻译的中间语言方法 318

10.1.2 早期中间语言方法的尝试 319

10.1.3 基于中间语言的机译系统设计 322

10.2 基于统计的机器翻译方法 327

10.2.1 噪音通道模型 327

10.2.2 基于统计的翻译实例 330

10.2.3 统计方法与语法的结合 332

10.3 基于实例的机器翻译方法 334

10.3.1 基于实例方法的基本思想 334

10.3.2 相似度的计算 337

10.3.3 基于实例的翻译实验 339

本章小结 342

思考题 342

第11章 机器翻译评价 344

11.2 机器翻译评价的复杂性 345

11.3 机器翻译的成败——对机器翻译研究的评价 347

11.3.1 机器翻译类型与评价标准 348

11.3.2 机器翻译的评价 349

11.3.3 机器翻译中的不同角色 354

11.4 机器翻译的优劣——对机器翻译系统的评价 356

11.4.1 机器翻译系统评价的内容 356

11.4.2 机器翻译系统评价的主要方法 359

11.5 机器翻译系统评价的实践 365

本章小结 369

思考题 370

附录 371

附录一 《机器翻译原理》自学考试大纲 371

附录二 英汉术语对照表 378

参考文献 397