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英汉人名音译方法的研究与实现

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毕业论文范文题目：英汉人名音译方法的研究与实现，论文范文关键词：英汉人名音译方法的研究与实现
英汉人名音译方法的研究与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：机器音译包括人名,地名,机构名和组织名等专有名词的音译,是自然语言处理中一个重要问题,在机器翻译,跨语言信息检索等应用中有很重要的作用。机器音译是按照发音将源语言中的词自动翻译成目标语言中的词。本文在总结出基于语音的机器音译的不足的基础上,提出了两种机器音译的方（此处忽略..）法:基于字形的音译方法和机器翻译的方法。本文从以下几个方面介绍:1.本文首先介绍了基于字形的音译框架,并在该框架下分析比较了两种音译模型:噪声通道模型和n-gram音译模型,得出了n-gram音译模型比噪声通道模型包含了更多的上下文信息。2.本文在利用传统的EM算法（此处忽略..）进行音译单元对齐的基础上,首次提出了基于音节首字母匹配的对齐方法,总结了7条常见的英汉首字母匹配的启发式规则。并将两种对齐方法应用到英语和汉语音译单元的对齐上,比较了两种对齐算法对机器音译性能的影响。实验结果显示,基于音节首字母匹配的对齐算法优于EM对齐算法。3.本（本文此处忽略..）文研究了如何将viterbi算法应用到英语到汉语和汉语到英语的两个方向的解码上。并利用基于字形的音译框架和n-gram音译模型,采用基于音节首字母匹配的对齐算法进行音译单元的对齐,使用viterbi解码,实现了一个英汉双向人名音译系统。4.除此之外,本文将名字看成（本文此处忽略..）伪句子,利用统计机器翻译的思想进行音译。统计机器翻译利用对数线性模型。实验结果显示,统计机器翻译的方法更适合于机器音译,因为机器音译是按照发音顺序进行音译的,因此没有调序过程。并且对数线性模型的方法在增加模型的特征时很方便,因此有很大的改进空间。

以上为本篇毕业论文范文英汉人名音译方法的研究与实现的介绍部分。

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