【摘 要】
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基于精确匹配的EBMT,由于翻译覆盖率过低,导致其难以大规模实际应用.本文提出一种实例模式泛化匹配算法,试图改善EBMT的翻译覆盖率:以输入的待翻译句子为目标导向,对候选翻译
【基金项目】
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国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)
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基于精确匹配的EBMT,由于翻译覆盖率过低,导致其难以大规模实际应用.本文提出一种实例模式泛化匹配算法,试图改善EBMT的翻译覆盖率:以输入的待翻译句子为目标导向,对候选翻译实例有针对性地进行实时泛化,使得算法既能满足实时文档翻译对速度的要求,又能充分利用系统使用过程中用户新添加和修改的翻译知识,从而总体上提高了系统的翻译覆盖率和翻译质量.实验结果表明,在语料规模为16万句对的情况下,系统翻译覆盖率达到了75%左右,充分说明了本文算法的有效性.
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