第1章 概述 1
1.1机器翻译的发展历程 3
1.2语料库语言学 4
1.2.1语料库 5
1.2.2平行双语语料 7
1.3词典资源 10
1.4机器翻译方法 12
1.4.1基于规则的机器翻译 13
1.4.2基于语料库的机器翻译 14
1.4.3基于混合策略的机器翻译 24
1.5词义消歧 25
1.5.1词义消歧的方法 25
1.5.2词义消歧的应用 27
1.6译文评价 29
1.6.1译文评价的发展历史 31
1.6.2译文评价方法 32
1.7翻译知识获取的意义 34
1.8本章小结 36
参考文献 36
第2章 基于语言学知识的汉-英短语对齐 39
2.1词汇对齐研究 40
2.1.1统计词汇对齐 41
2.1.2基于语言知识的词汇对齐 45
2.2短语对齐 48
2.2.1短语翻译对的定义 49
2.2.2短语翻译对获取 50
2.2.3汉-英句法分析树的结构对齐 55
2.2.4基于译文等价树的短语翻译对获取 73
2.2.5基于译文中心扩展的汉-英短语翻译对获取 76
2.2.6源语言短语译文边界冲突消解 81
2.3实验及数据分析 83
2.4本章小结 87
参考文献 87
第3章 基于评价的短语翻译对优化 91
3.1机器学习方法 93
3.2短语翻译对评价特征 96
3.2.1短语译文直译率 96
3.2.2短语翻译概率 99
3.2.3源语言-目标语言短语长度差异 103
3.3短语翻译对分类器 111
3.3.1感知器模型 112
3.3.2支持向量机模型 115
3.3.3多重线性回归模型 119
3.3.4主动学习 123
3.4实验及数据分析 124
3.5本章小结 135
参考文献 135
第4章 基于错误驱动的翻译知识获取 137
4.1翻译模板的定义 139
4.2基于模板的翻译模型 142
4.3学习实例 148
4.4翻译模板获取 153
4.4.1错误驱动学习 154
4.4.2基于错误驱动的翻译模板获取 155
4.5翻译模板的组织 164
4.6实验及数据分析 168
4.7本章小结 175
参考文献 175
第5章 基于译文评价的翻译知识优化 177
5.1自动译文评价技术 179
5.1.1 n-gram模型 180
5.1.2 Bleu译文评测方法 181
5.1.3 Nist译文评测方法 182
5.2基于译文评价的翻译模板库自动优化 183
5.2.1翻译模板库自动优化框架 184
5.2.2使用频度信息过滤初始模板库 185
5.2.3翻译模板的评价机制 186
5.2.4翻译模板优化算法 189
5.2.5 N重交叉优化 191
5.3翻译知识的领域适应 192
5.4实验结果及数据分析 197
5.4.1翻译模板频度过滤 197
5.4.2 θ值的确定 198
5.4.3优化性能的比较 199
5.4.4机器翻译系统领域自适应 205
5.5本章小结 211
参考文献 211