SnowFly09
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【NLP】人机对话

概念

机器翻译就是用计算机把一种语言翻译成另外一种语言的技术

机器翻译的产生与发展

17 世纪，笛卡尔与莱布尼茨试图用统一的数字代码来编写词典
1930 机器脑
1933 苏联发明家特洛阳斯基用机械方法将一种语言翻译为另一种语言
1946 ENIAC 诞生
1949 机器翻译问题被正式提出
1954 第一个 MT 系统出现
1964 遇到障碍，进入低迷期
1970-1976 开始复苏
1976-1990 繁荣时期
1990-1999 除了双语平行预料，没有其他的发展
1999-now 爆发期
2014 以后出现基于深度学习/神经网络的 MT

机器翻译的要点

正确的机器翻译必须要解决语法与语义歧义
不同类型语言的语言形态不一致
有的词语在不同语言中不能够互通

词汇层的翻译

（1）形态分析：对于原始的句子进行形态分析，对于时态等特殊要素进行标记
（2）词汇翻译
（3）词汇重排序
（4）形态变换

语法层的翻译

语法层的翻译就是将一种语言的语法树映射到另一语言的语法树
e.g.英语 ->日语
V P → V N P c h a n g e t o V P → N P V VP \to VNP changeto VP \to NP V VP→VNPchangetoVP→NPV
P P → P N P c h a n g e t o N P → N P P PP \to PNP changeto NP \to NP P PP→PNPchangetoNP→NPP
三个阶段：句法分析，转换句法树，用目标语法树生成句子

语义层的翻译

基本翻译方法

直接转换法
基于规则的翻译方法
基于中间语言的翻译方法
基于语料库的翻译方法

直接转换法

从源语言的表层出发，直接只换成目标语言译文，必要时进行简单词序调整

基于规则的翻译方法

把翻译这一过程与语法分开，用规则描述语法
翻译过程：
（1）对源语言句子进行词法分析
（2）对源语言句子进行句法/语义分析
（3）结构转换
（4）译文句法结构生成
（5）源语言词汇到译文词汇的转换
（6）译文词法选择与生成
独立分析-独立生成-相关转换
优缺点：可以较好地保持原文的结构，但是规则一般由人工编写，工作量大，对非规范语言无法处理

基于中间语言的翻译方法

源语言解析-比较准确的中间语言-目标语言生成器

基于语料库的翻译方法

基于事例的翻译方法

【NLP】人机对话_第1张图片

统计机器翻译

获取大量各国语言翻译成英语的文本，然后进行句子对齐
翻译目标：准确度（faithfulness），结构正确/可读性强（fluency）
T = arg ⁡ max ⁡ T ∈ T a r g e t f a i t h f u l n e s s ( T , S ) × f l u e n c y ( T ) T = \arg \max\limits_{T \in Target} faithfulness(T,S) \times fluency(T) T=argT∈Targetmax​faithfulness(T,S)×fluency(T)
【NLP】人机对话_第2张图片

噪声信道模型

依然与之前语言模型中的贝叶斯类似
将源语言句子 f = f 1 f 2 . . . f=f_1f_2... f=f1​f2​...翻译到目标语言 e = e 1 e 2 e=e_1e_2 e=e1​e2​，使 P（e｜f）最大化
e ^ = arg ⁡ max ⁡ e ∈ E n g l i s h P ( e ∣ f ) = arg ⁡ max ⁡ e ∈ E n g l i s h P ( f ∣ e ) P ( e ) \hat e = \arg \max\limits_{e \in English}P(e|f) = \arg \max\limits_{e \in English}P(f|e)P(e) e^=arg

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    原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307 import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date; /** * @author vincent */public class TimerTest {  
  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他