【摘 要】
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在口语翻译中,如何融入语义及语用信息一直是目前研究的难点之一。对话行为作为浅层话语结构描述的特征,近年来陆续应用于不同类型的翻译系统中。该文在介绍对话行为理论和口
【机 构】
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中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60975053);国家支撑计划资助项目(2006BAH03B02)
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在口语翻译中,如何融入语义及语用信息一直是目前研究的难点之一。对话行为作为浅层话语结构描述的特征,近年来陆续应用于不同类型的翻译系统中。该文在介绍对话行为理论和口语标注语料的基础上,以基于短语的统计翻译系统为应用对象,提出了对话行为应用于翻译过程的三种方式。该方法通过对对话行为的自动分类,使训练语料—测试语料、开发集—测试集、源语言—目标语言的一致性得到提高,提高了翻译系统的性能,使最终的翻译结果可以更准确地反映源语言所要表达的对话意图。在汉英口语翻译评测数据上的实验证明,对话行为信息的加入使翻译系统的性
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