基于大型平行语料库的机器翻译词素偏好研究 A Parallel-corpora Study of Morpheme Preferences in Machine Translation开题报告

 2024-06-26 17:04:47

1. 本选题研究的目的及意义

随着机器翻译技术的快速发展，如何进一步提升翻译质量成为了研究热点。

词素作为语言的基本构成单位，在机器翻译中扮演着至关重要的角色。

词素的选择和组合直接影响着译文的流畅性、准确性和自然度。

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2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，词素偏好在机器翻译中的作用日益受到重视，国内外学者对此开展了一系列研究。

1. 国内研究现状

国内学者在机器翻译词素偏好方面的研究尚处于起步阶段，主要集中在利用词素信息改进机器翻译模型方面。

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以大型平行语料库为基础，采用定量分析与定性分析相结合的方法，深入研究机器翻译中的词素偏好现象，探索其内在规律和影响因素，并尝试利用词素偏好信息优化机器翻译模型。

具体研究内容包括：机器翻译与词素偏好概述、大型平行语料库构建、基于平行语料库的词素偏好分析、机器翻译词素偏好的影响因素研究、词素偏好在机器翻译中的应用。

1. 主要内容

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和定性分析相结合的研究方法。

首先，将利用网络爬虫等技术构建大规模平行语料库，并对语料库进行预处理，例如分词、词性标注等。

其次，将利用统计学方法对平行语料库进行分析，例如词素频率统计、卡方检验等，以揭示机器翻译词素偏好的分布规律和差异性。

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5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：（1）基于大型平行语料库对机器翻译词素偏好进行系统性研究，弥补了以往研究中数据量不足的缺陷，使得研究结果更具可靠性和说服力；（2）结合定量分析和定性分析方法，从不同角度深入探讨机器翻译词素偏好的影响因素，揭示其内在规律；（3）尝试利用词素偏好信息优化机器翻译模型，为提升机器翻译质量提供新的思路和方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

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7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 黄萱菁,李茂西,程茜,等.面向神经机器翻译的语料库研究综述[J].中文信息学报,2021,35(01):41-54.

[2] 赵冲. 基于双语词向量的神经机器翻译词对齐研究[D].大连理工大学,2020.

[3] 薛念文. 神经机器翻译解码策略研究[D].哈尔滨工业大学,2019.

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