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

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【摘要】：在漫長的歷史長河中,古漢語書寫的典籍汗牛充棟。近年來,統(tǒng)計機(jī)器翻譯技術(shù)得到了很大發(fā)展。Moses等開源的翻譯工具只需要雙語平行句對即可訓(xùn)練出翻譯系統(tǒng)。同時,其他自然語言處理技術(shù)的發(fā)展更是激勵著人們解決現(xiàn)實的人工智能問題。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)。為了解決這個任務(wù),我們的研究包含以下幾個方面。(1)古漢語現(xiàn)代漢語平行語料庫的獲取和加工。本文利用互聯(lián)網(wǎng)上存在的古漢語現(xiàn)代漢語平行網(wǎng)頁獲取古漢語現(xiàn)代漢語平行語料庫。本文將平行語料的獲取分為兩個階段,第一個階段是獲取網(wǎng)頁正文,第二個階段是句子對齊。通過對基于DOM樹的文本密度的方法進(jìn)行改進(jìn),我們提出基于DOM樹的標(biāo)點密度的方法。在獲取古漢語現(xiàn)代漢語網(wǎng)頁正文時,我們的方法F值得到了一定的提升。在句子對齊時,我們引入句子長度、匹配模式、同源率,使用對數(shù)線性模型對句子得分進(jìn)行建模。通過不同的框架,我們引入了10個同源率。和基于長度的句子對齊方法相比,我們的方法使結(jié)果得到了較大的提升。(2)基于Moses的古漢語和現(xiàn)代漢語翻譯系統(tǒng)的優(yōu)化。本文在獲取了古漢語現(xiàn)代漢語平行句對后,對翻譯系統(tǒng)的優(yōu)化進(jìn)行研究。我們使用Moses從語言模型和翻譯模型兩個方面進(jìn)行優(yōu)化。在語言模型方面,我們從語料、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。對選中的三類題進(jìn)行答題技術(shù)的研究。將選項準(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。對于翻譯辨析題和概括分析題,依據(jù)詞袋、最長公共子串、編輯距離、余弦相似度、N-gram等設(shè)計了24種相似度。對于詞意辨析,依據(jù)詞袋、短語翻譯表、詞意相似度等設(shè)計了7種相似度。使用相似度答題取得了不錯的答題準(zhǔn)確率。對于詞意辨析題,依據(jù)相似度獲取了8個特征,使用svm-rank進(jìn)行三重交叉校驗,得到了更高的答題準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：正文提取 句子對齊 古漢語翻譯 閱讀理解
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：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 研究內(nèi)容及章節(jié)安排16-18
• 第2章 古漢語現(xiàn)代漢語平行語料庫的獲取和加工18-32
• 2.1 引言18
• 2.2 古漢語現(xiàn)代漢語網(wǎng)頁的獲取和分析18-20
• 2.2.1 古漢語現(xiàn)代漢語網(wǎng)頁的獲取19-20
• 2.2.2 文言文資源的分析20
• 2.3 基于DO M樹的標(biāo)點密度的正文提取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 正文提取實驗結(jié)果和分析25-27
• 2.4 多特征融合的古漢語現(xiàn)代漢語的句子對齊27-31
• 2.4.1 長度特征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 多特征融合的句對得分29-30
• 2.4.5 句子對齊實驗結(jié)果和分析30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-32
• 第3章 基于MOSES的古漢語現(xiàn)代漢語翻譯系統(tǒng)的優(yōu)化32-39
• 3.1 引言32-33
• 3.2 語言模型的優(yōu)化33-36
• 3.2.1 語言模型介紹33
• 3.2.2 多種目標(biāo)語料的語言模型33-34
• 3.2.3 混合語言模型34-36
• 3.2.4 實驗結(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 實驗結(jié)果和分析38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第4章 高考語文文言文閱讀理解答題技術(shù)的研究39-51
• 4.1 高考語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 三類題的一般性分析43
• 4.2 實驗數(shù)據(jù)及實驗評價標(biāo)準(zhǔn)43-44
• 4.3 三類題的答題技術(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 實驗結(jié)果對比分析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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