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机器翻译 版权信息
- ISBN：9787111627715
- 条形码：9787111627715 ; 978-7-111-62771-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
机器翻译 本书特色
本书主要介绍了机器翻译系统开发过程中的主要问题、机器翻译的发展历程及*新进展。其中着重阐述了机器翻译领域的主要方法：基于规则的方法、基于示例的范式、目前*流行的统计范式和基于分段的方法以及目前*先进的深度学习机器翻译。
*后还讨论了机器翻译的评价问题，以及该领域内的主要参与者和商业化现状。
本书可作为机器翻译领域技术人员的参考用书，同时也可供广大计算机科学、人工智能领域对自然语言处理感兴趣的读者阅读。
机器翻译 内容简介
本书主要介绍了机器翻译系统开发过程中的主要问题、机器翻译的发展历程及*新进展。其中着重阐述了机器翻译领域的主要方法：基于规则的方法、基于示例的范式、目前*流行的统计范式和基于分段的方法以及目前*先进的深度学习机器翻译。 *后还讨论了机器翻译的评价问题，以及该领域内的主要参与者和商业化现状。 本书可作为机器翻译领域技术人员的参考用书，同时也可供广大计算机科学、人工智能领域对自然语言处理感兴趣的读者阅读。
机器翻译 目录
译者序
原书致谢
**章
绪 论 / 001
第二章
翻译难点 / 007
? 翻译的本质是什么 / 007
? 什么是恰当翻译 / 008
? 恰当翻译的标准 / 010
? 机器翻译的影响 / 011
? 为什么用计算机分析自然语言是非常困难的 / 014
? 自然语言与歧义 / 014
? 机器翻译产生的主要问题 / 019
目 录
目 录
VII
? 自动翻译系统和人工翻译系统 / 020
第三章
机器翻译发展概述 / 023
? 基于规则的系统：从直接方法到语际方法 / 023
? 统计机器翻译系统的变革 / 029
? 发展历史快速回顾 / 031
第四章
计算机出现之前 / 035
? 通用语言问题 / 035
? 历史悠久的传统 / 036
? 人工语言 / 038
? 第二次世界大战期间机器翻译系统的发展 / 040
?Artsrouni 机械大脑 / 040
?Smirnov-Trojanskij 辅助翻译环境 / 042
第五章
机器翻译的开端：**个基于规则的系统 / 045
? 先驱者 / 046
VIII
机
器
翻
译
? 早期实验 / 046
?Weaver 的备忘录 / 047
? 机器翻译的真正开端（1950~1960 年） / 055
? 早期 / 055
? **个基于规则的系统的发展：Turmoil 和 Enthusiasm / 057
? 美国之外的研究 / 061
? 觉醒期（1960~1964 年） / 063
?Bar-Hillel 的批评 / 064
? 讨论 / 066
第六章
1966 年的 ALPAC 报告及其影响 / 069
? 报告内容 / 070
? 报告的直接后果 / 074
?1965~1990 年：长期停顿 / 076
? 更广泛的研究工作 / 076
? **个商用系统 / 079
第七章
平行语料库与语句对齐 / 083
目 录
IX
? 平行语料库或双文本的概念 / 083
? 平行语料库的可用性 / 087
? 现有语料库 / 087
? 平行语料库的自动创建 / 089
? 语句对齐 / 092
? 基于语句相对长度的对齐 / 093
? 词汇法 / 096
? 混合法 / 098
第八章
基于示例的机器翻译 / 099
? 基于示例的机器翻译概述 / 101
? 翻译示例的搜索 / 103
? 基于示例的机器翻译的优缺点 / 105
第九章
统计机器翻译与词对齐 / 109
? 一些示例 / 110
? 机器翻译的“基本方程” / 113
? 词汇对齐的不同方法：IBM 公司模型 / 118
X
机
器
翻
译
? 模型 1 / 119
? 模型 2 / 124
? 模型 3 / 124
? 模型 4 / 125
? 模型 5 / 126
? 翻译（或处理）阶段 / 127
? 返回到研究领域的根源 / 130
第十章
基于分段的机器翻译 / 131
? 面向分段的机器翻译 / 131
? 双重对齐 / 132
? 基于分段的机器翻译一般问题 / 133
? 在统计模型中引入语言信息 / 138
? 考虑句法的对齐模型 / 139
? 考虑语义的对齐模型 / 142
第十一章
统计机器翻译的挑战与不足 / 145
? 语言多样性问题 / 146
目 录
XI
? 稀有语言的案例与中枢语言的回归 / 147
? 如何快速开发针对新语言的机器翻译系统 / 152
? 混合机器翻译系统 / 152
? 基于规则的系统现状 / 154
? 当前挑战：新语言对机器翻译系统的快速发展 / 155
? 是否统计过多 / 156
? 基于统计的翻译系统的主要局限性 / 156
? 统计并不排斥语义 / 157
第十二章
深度学习机器翻译 / 161
? 深度学习机器翻译概述 / 162
? 深度学习机器翻译当前所面临的挑战 / 168
第十三章
机器翻译系统的评价 / 175
? **次评价活动 / 178
? 综合评价 / 179
? 评价小组 / 180
XII
机
器
翻
译
? 充分性和流畅性 / 181
? 人工辅助翻译 / 181
? 寻求自动评测 / 183
?BLEU / 183
?NIST / 184
?METEOR / 185
? 自动评价方法评述 / 186
? 评价活动的扩大 / 187
? 自动评价的经验教训 / 189
? 根据语言对的任务难度评测 / 189
? 翻译错误类型 / 194
第十四章
机器翻译产业：专业与大众市场间的应用 / 197
? 主要市场，难以评价 / 197
? 市场概览 / 198
? 免费在线软件 / 202
? 商业化产品 / 206
目 录
XIII
?Systran 公司案例 / 208
? 全球市场 / 210
? 机器翻译的新应用 / 211
? 跨语言信息检索 / 213
? 自动字幕和说明 / 214
? 多语对话的直译 / 214
? 手机和通信对象 / 216
? 翻译辅助工具 / 217
第十五章
结论：机器翻译的未来 / 221
? 商业化挑战 / 221
? 机器翻译的认知方法 / 224
附录
/ 229
? 附录 A 术语 / 229
? 附录 B 推荐与扩展阅读书目 / 238
原书致谢
**章
绪 论 / 001
第二章
翻译难点 / 007
? 翻译的本质是什么 / 007
? 什么是恰当翻译 / 008
? 恰当翻译的标准 / 010
? 机器翻译的影响 / 011
? 为什么用计算机分析自然语言是非常困难的 / 014
? 自然语言与歧义 / 014
? 机器翻译产生的主要问题 / 019
目 录
目 录
VII
? 自动翻译系统和人工翻译系统 / 020
第三章
机器翻译发展概述 / 023
? 基于规则的系统：从直接方法到语际方法 / 023
? 统计机器翻译系统的变革 / 029
? 发展历史快速回顾 / 031
第四章
计算机出现之前 / 035
? 通用语言问题 / 035
? 历史悠久的传统 / 036
? 人工语言 / 038
? 第二次世界大战期间机器翻译系统的发展 / 040
?Artsrouni 机械大脑 / 040
?Smirnov-Trojanskij 辅助翻译环境 / 042
第五章
机器翻译的开端：**个基于规则的系统 / 045
? 先驱者 / 046
VIII
机
器
翻
译
? 早期实验 / 046
?Weaver 的备忘录 / 047
? 机器翻译的真正开端（1950~1960 年） / 055
? 早期 / 055
? **个基于规则的系统的发展：Turmoil 和 Enthusiasm / 057
? 美国之外的研究 / 061
? 觉醒期（1960~1964 年） / 063
?Bar-Hillel 的批评 / 064
? 讨论 / 066
第六章
1966 年的 ALPAC 报告及其影响 / 069
? 报告内容 / 070
? 报告的直接后果 / 074
?1965~1990 年：长期停顿 / 076
? 更广泛的研究工作 / 076
? **个商用系统 / 079
第七章
平行语料库与语句对齐 / 083
目 录
IX
? 平行语料库或双文本的概念 / 083
? 平行语料库的可用性 / 087
? 现有语料库 / 087
? 平行语料库的自动创建 / 089
? 语句对齐 / 092
? 基于语句相对长度的对齐 / 093
? 词汇法 / 096
? 混合法 / 098
第八章
基于示例的机器翻译 / 099
? 基于示例的机器翻译概述 / 101
? 翻译示例的搜索 / 103
? 基于示例的机器翻译的优缺点 / 105
第九章
统计机器翻译与词对齐 / 109
? 一些示例 / 110
? 机器翻译的“基本方程” / 113
? 词汇对齐的不同方法：IBM 公司模型 / 118
X
机
器
翻
译
? 模型 1 / 119
? 模型 2 / 124
? 模型 3 / 124
? 模型 4 / 125
? 模型 5 / 126
? 翻译（或处理）阶段 / 127
? 返回到研究领域的根源 / 130
第十章
基于分段的机器翻译 / 131
? 面向分段的机器翻译 / 131
? 双重对齐 / 132
? 基于分段的机器翻译一般问题 / 133
? 在统计模型中引入语言信息 / 138
? 考虑句法的对齐模型 / 139
? 考虑语义的对齐模型 / 142
第十一章
统计机器翻译的挑战与不足 / 145
? 语言多样性问题 / 146
目 录
XI
? 稀有语言的案例与中枢语言的回归 / 147
? 如何快速开发针对新语言的机器翻译系统 / 152
? 混合机器翻译系统 / 152
? 基于规则的系统现状 / 154
? 当前挑战：新语言对机器翻译系统的快速发展 / 155
? 是否统计过多 / 156
? 基于统计的翻译系统的主要局限性 / 156
? 统计并不排斥语义 / 157
第十二章
深度学习机器翻译 / 161
? 深度学习机器翻译概述 / 162
? 深度学习机器翻译当前所面临的挑战 / 168
第十三章
机器翻译系统的评价 / 175
? **次评价活动 / 178
? 综合评价 / 179
? 评价小组 / 180
XII
机
器
翻
译
? 充分性和流畅性 / 181
? 人工辅助翻译 / 181
? 寻求自动评测 / 183
?BLEU / 183
?NIST / 184
?METEOR / 185
? 自动评价方法评述 / 186
? 评价活动的扩大 / 187
? 自动评价的经验教训 / 189
? 根据语言对的任务难度评测 / 189
? 翻译错误类型 / 194
第十四章
机器翻译产业：专业与大众市场间的应用 / 197
? 主要市场，难以评价 / 197
? 市场概览 / 198
? 免费在线软件 / 202
? 商业化产品 / 206
目 录
XIII
?Systran 公司案例 / 208
? 全球市场 / 210
? 机器翻译的新应用 / 211
? 跨语言信息检索 / 213
? 自动字幕和说明 / 214
? 多语对话的直译 / 214
? 手机和通信对象 / 216
? 翻译辅助工具 / 217
第十五章
结论：机器翻译的未来 / 221
? 商业化挑战 / 221
? 机器翻译的认知方法 / 224
附录
/ 229
? 附录 A 术语 / 229
? 附录 B 推荐与扩展阅读书目 / 238
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