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基于汉维医疗平行语料的双语术语抽取研究
被引量：
5
1
作者
于清
常乐
+2 位作者
徐健
刘天毅
LI Xiao-long
《内蒙古大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期528-533,共6页
为提高汉语和维吾尔语医学领域机器翻译质量,解决人工提取和翻译大量医学术语耗时费力的问题,提出基于词向量表示的双语术语抽取方法,并与传统统计短语对齐抽取进行对比.首先,自建45216句汉语医疗语料,人工翻译获得23996句维语语料,人...
为提高汉语和维吾尔语医学领域机器翻译质量,解决人工提取和翻译大量医学术语耗时费力的问题,提出基于词向量表示的双语术语抽取方法,并与传统统计短语对齐抽取进行对比.首先,自建45216句汉语医疗语料,人工翻译获得23996句维语语料,人工采集汉语医学词汇65394条,翻译获得31421条维语术语,对汉语语料分词,对维语语料形态切分,获得实验数据;其次,使用词向量方法,设计了基于词向量表示的双语术语抽取实验,准确率为25.12%;并将传统统计短语对齐抽取技术应用于汉维医疗平行语料,准确率为27.28%;实验结果表明,新方法更需要大量平行语料支持,但是两种方法都有助于提高汉维医学领域机器翻译质量,使提取和翻译大量医学术语自动化.
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关键词
双语术语抽取
词向量
机器翻译
平行语料库
GIZA++
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职称材料
题名
基于汉维医疗平行语料的双语术语抽取研究
被引量：
5
1
作者
于清
常乐
徐健
刘天毅
LI Xiao-long
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学软件学院
Academy of Information Science and Engineering
出处
《内蒙古大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018年第5期528-533,共6页
基金
国家自然科学基金(61562082)
文摘
为提高汉语和维吾尔语医学领域机器翻译质量,解决人工提取和翻译大量医学术语耗时费力的问题,提出基于词向量表示的双语术语抽取方法,并与传统统计短语对齐抽取进行对比.首先,自建45216句汉语医疗语料,人工翻译获得23996句维语语料,人工采集汉语医学词汇65394条,翻译获得31421条维语术语,对汉语语料分词,对维语语料形态切分,获得实验数据;其次,使用词向量方法,设计了基于词向量表示的双语术语抽取实验,准确率为25.12%;并将传统统计短语对齐抽取技术应用于汉维医疗平行语料,准确率为27.28%;实验结果表明,新方法更需要大量平行语料支持,但是两种方法都有助于提高汉维医学领域机器翻译质量,使提取和翻译大量医学术语自动化.
关键词
双语术语抽取
词向量
机器翻译
平行语料库
GIZA++
Keywords
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translation
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corpus
GIZA＋＋
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于汉维医疗平行语料的双语术语抽取研究
于清
常乐
徐健
刘天毅
LI Xiao-long
《内蒙古大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2018
5
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职称材料
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参考文献
引证文献
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