【摘 要】
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句子相似度计算是EBMT系统实现的关键,它直接关系到EBMT系统本身的翻译质量.现有的几类句子相似度计算方法中,基于词的方法虽简单、流行,但由于对句子不加任何句法结构分析,
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句子相似度计算是EBMT系统实现的关键,它直接关系到EBMT系统本身的翻译质量.现有的几类句子相似度计算方法中,基于词的方法虽简单、流行,但由于对句子不加任何句法结构分析,所利用的仅为句子的表层信息,即组成句子的有关词汇的词法和语义信息,因此,在判断句子整体结构相似方面有欠缺:基于完全句法分析的方法对句子作完全的句法结构分析,具有较准确的相似性判断,但由于在句法结构的分析上引入规则较多,因此,丧失了EBMT在知识获取方面的优势;基于折中考虑的方法在判断句子相似时综合考虑句子的整体框架结构信息与组成词汇语义信息.该文提出的基于模式的方法实质上属于第三类,只不过在句子的整体框架结构方面我们仅考虑一些主要的成分,在句子的组成词汇语义方面我们仅考虑一些基本的词汇,并借助既能反映一个句子的主要成分结构又能表达一个句于的基本词汇语义的抽象的句于结构形式——模式来实现.为此,该文: (1)基于"谓词(或特殊词)十常见搭配成分"构造书面汉语中常用句子模式.(2)基于统计与规则相结合的方法进行书面汉语中常用短语的自动划分与标注.(3)基于词性标记、短语标记及上下文特征词汇进行书面汉语中常用谓词的自动识别. 由于该文是通过句子的模式来把握句子的整体框架结构与组成词汇语义,并基于词的方法判断两句模式的相似,进而判断两句的相似,因此,比一般基于词或基于完全句法分析的方法整体上要准确和高效.
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