中国中文信息学会第五届全国机器翻译研讨会
中文信息处理的研究内容
中文信息处理的研究内容中文信息处理是计算机领域中的一个重要研究方向。
它旨在解决中文信息在计算机中的输入、输出、转换和处理等一系列问题。
下面，我将依次介绍中文信息处理的研究内容。
一、中文输入法中文输入法是中文信息处理的关键部分之一。
它是将汉字转换为计算机可以识别的数字代码的软件。
不同的中文输入法采用不同的汉字输入方式，如五笔、拼音、笔画等。
中文输入法的研究内容包括汉字输入方式的改进、输入法的智能化、语音输入等。
二、中文分词技术中文分词是将一段中文文本按照词语进行划分的过程，它是其他中文信息处理任务的基础。
中文分词技术的研究内容包括分词算法、分词准确率提高、未登录词的识别等。
三、中文信息检索中文信息检索是通过计算机对大量文本信息进行匹配，将用户的查询需求与最相关的文本信息匹配，并返回给用户的过程。
中文信息检索技术的研究内容包括检索算法、搜索引擎优化、语义分析等。
四、中文语音识别中文语音识别是将人类语音转化为计算机可以理解的文字或者指令的技术。
中文语音识别技术的研究内容包括语音样本的输入和处理、语音识别算法、语音指令转换等。
五、中文机器翻译中文机器翻译是指将一种语言的文本翻译成另一种语言的技术。
中文机器翻译技术的研究内容包括语言模型的建立、翻译规则的设计、翻译结果的优化等。
六、中文信息抽取中文信息抽取是指从海量中文文本中，得出有价值的信息。
中文信息抽取技术的研究内容包括实体识别、关系抽取、事件抽取等。
综上所述，中文信息处理是一个广泛而又深入的领域。
在未来，我们可以期待更多的技术创新和研究成果的涌现，为中文信息处理提供更加强大的工具和平台。
张家俊,李茂西,周玉,陈钰枫,宗成庆 中国
2 参评系统描述
在这次机器翻译评测中我们使用了 6 个翻译系统，即： （1）基于最大熵括弧转录文法 （MEBTG）的统计机器翻译系统、 （2）句法增强的基于最大熵括弧转录文法（SynMEBTG）的统 1 计机器翻译系统、 （3）开源基于短语的翻译系统（Moses ） 、 （4）开源基于层次短语的翻译系统 2 （Joshua ） 、 （5）词语级系统融合系统（WordComb）以及（6）句子级系统融合系统（SenComb） 。
λ8
λ7 ⋅ PLM y
其中 Ω 是调序分值， λ8 为相应特征的权重。与[xiong et al., 2006]相似，调序的分值由基于 词汇化（边界词）特征的最大熵模型训练得到。
2.2 SynMEBTG 系统的句法增强版本。由于 MEBTG 的核心思想就是将顺序合 并和逆序合并看成一个最大熵的二元分类问题。 因此， 分类所采用的特征将成为决定系统性能的 关键因素。MEBTG 系统只采用了词汇化的特征，分类的正确率不是很高。SynMEBTG 系统就 是设法在不降低实际解码速度的情形下，将源语言的句法信息高效地融入调序模型。 SynMEBTG 的基本思想就是：如果被合并的两个短语都是句法短语，我们就采用句法调序 信息，否则我们采用 MEBTG 的词汇化调序信息。不同于在解码过程中计算句法调序信息，我 们将句法调序信息的计算作为翻译前的预处理模块。类似于[Li et al., 2007]，我们从一棵句法树 上获得句法调序信息。 [Li et al, 2007]处理含有两个或三个孩子节点的子树， 然后决定孩子节点间 是否需要调序， 最终得到调序后的源语言句子。 我们的方法如下： 如果一个节点有两个孩子节点， 我们即可以构造一个规则决定他们是否需要交换顺序；如果一个节点含有三个以上的孩子节点， 我们首先判断孩子节点中是否有中心节点(VP 或者 NP)，有的话，我们便设计一个规则决定位于 中心节点前的修饰节点是否需要调至中心节点后。综合而得我们设计的规则如下：
机器翻译译后编辑大赛历年题目含金量
机器翻译译后编辑大赛历年题目含金量含金量很高
全国机器翻译译后编辑大赛已成功举办4届，吸引了来自全球700余所高校、280余家单位的20000余名翻译爱好者参赛，辐射中国大陆31个省份
和港澳台地区以及美国、英国、法国、俄罗斯、新加坡、澳大利亚和韩国等，赛事影响力日益凸显。
为顺应翻译爱好者对机器翻译译后编辑飞速增长的需求,火山翻译·第五届全国机器翻译译后编辑大赛注入两大崭新亮点：1）首次增设汉/日互译比赛项目；
2）汉/英互译比赛项目首次引入分赛区模式，设东部、北部、南部和中西部4个分赛区进行初赛，选手晋级后进入全国决赛。
欢迎对翻译感兴趣的广大师生、翻译从业人员及翻译爱好者报名。
本届大赛免收报名费。
中俄多领域合作背景下机器翻译与人工翻译的发展与应用
1192022年5月上 第09期 总第381期学术研究China Science & Technology Overview0. 引言自中俄两国领导人将两国关系提升为“新时代中俄全面战略协作伙伴关系”以来，在经贸、能源、航空航天、创新科技等多领域合作持续发力，互利共赢。
随着国内产业的快速发展，对俄合作日益深入，国内与国外技术人员接触也与日俱增。
在这种形势下，翻译人员承担着艰巨的任务，也发挥着越来越重要的作用，但培养一名优秀的翻译人才往往需要时间和经历的磨练，所以机器翻译与人工翻译的发展也将迎来的新的机遇与挑战。
1. 翻译的发展进程在翻译发展的历史长河中，翻译一直是以一种言语转换、文字转码，在非固定的语境中做出抉择的艺术而存在。
翻译的艺术体现在脑力活动中，它不仅仅需要专业技能，还需要创造力，还有对社会的适应能力、以及心理素质。
20世纪时，翻译已经转变为一种大众化的职业。
翻译的艺术再也不是口口相传，而是变得更加系统化。
人们对翻译行为有了更加科学的理解。
在现代翻译科学发展的瓶颈期，法国语言学家乔治•穆南提出：“翻译活动的成就是相对的，它所达到的交流思想水平是变化发展的[1]。
”翻译活动虽然存在一定的限度，但是随着人类对这个世界认知的不断完善，其限度也是不断发展变化的。
21世纪对我们提出了全新的挑战。
这些挑战使我们不禁思考，一系列涉及人类生活各方面的职业在未来的发展方向。
以经济预测准确而闻名的世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯·施瓦布提出了第四次工业革命的概念：“我们正处于一场技术革命的边缘。
它将彻底改变我们的生活、工作，以及人际交往方式。
这种转变的规模和复杂程度将和之前完全不同。
我们尚不明确它会如何发展，但很清楚这次技术革命将带来全方位的反应。
它将影响到国际社会所有相关方面，从国家部门、私营经济到学术界及大众社会。
翻译的发展史证明了这种变革与技术发展的记录、重现、储存、信息传输都有直接联系。
中英文机器翻译的实现及效果评价
中英文机器翻译的实现及效果评价在今天的全球化世界中，语言不再是沟通的阻碍，机器翻译的出现极大地促进了跨国交流与合作。
中英文机器翻译早在上世纪六七十年代就有了初步的尝试，但效果并不理想。
随着计算机技术的发展，机器翻译质量得到了极大提升。
本文将从中英文机器翻译的实现及其效果评价两个方面，探讨机器翻译的现状与未来发展。
一、中英文机器翻译的实现中英文机器翻译的实现，是一项涉及自然语言处理、机器学习、语料库建设等众多专业领域的复杂工程。
在深层次的理论和技术基础上，实现机器翻译大致可以分为以下几个步骤。
1.分词和词性标注中英文机器翻译首先需要将句子按照语义和语法规则进行自动切分和分析，这个过程就是分词和词性标注。
中文的分词比英文更加困难，因为汉字之间是不用空格分隔的。
而且同一个汉字在不同的词语中有不同的意思，需要根据句子的上下文来判断。
在这一步中，对于同一语言的机器翻译与不同语言之间的翻译稍有不同，最终目的都是生成一个标准化的句子表示形式。
2.句法分析句法分析是指分析句子中不同部分之间的关系和语法结构。
这一步通常采用递归神经网络、转移系统等算法进行处理，从而生成一棵句法树。
3.语义分析语义分析的目的在于获取句子的真实意义，以便进行下一步的翻译处理。
通常采用词向量、LSTM、注意力机制等算法，将句子中各词语的语义信息进行融合，从而形成一个表示整个句子的语义向量。
4.译文生成在完成句子的分析和语义表达后，就可以采用统计机器翻译、神经机器翻译等算法来生成翻译结果。
其中，神经机器翻译由于其更强的适应性和学习能力，在翻译效果上相对更优秀。
二、中英文机器翻译的效果评价尽管机器翻译已经取得了不小的进展，但在现实中，仍然难以做到真正的“人机无缝对接”。
中英文机器翻译还面临很多问题，例如：1.词汇和文化差异中英文之间存在很多词汇和文化差异。
例如，中文中的“一带一路”、英文中的“Brexit”等专有名词和术语在翻译时需要根据具体语境进行处理，否则容易导致意义歧义、误解甚至词义对立。
赵铁军教授 - 机器智能与翻译研究室--哈工大
赵铁军，博士，教授，博士生导师，哈工大计算机学院副院长、哈工大语言语音教育部-微软重点实验室副主任。
中国中文信息学会理事、中文信息学会机器翻译专业委员会副主任、《中文信息学报》、《自动化学报》编委、中国计算机学会高级会员。
主要研究方向：自然语言理解、基于内容的网络信息处理、人工智能应用。
目前讲授“人工智能原理”、“命名实体识别与信息抽取”等研究生和本科生课程。
近5年来承担国家自然科学基金项目、863计划项目、科技部国际合作项目等10余项，曾获部级科技进步奖5项，出版专著2部。
近3年来发表论文60余篇。
Dr. Tiejun Zhao, professor (doctorial supervisor) of Research Center of Language Technology, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology. He is dean of SCST and deputy director of MOE-MS Key Laboratory of NLP & Speech in HIT. He is associate director of Machine Translation Subject Committee of Chinese Information Society, the member of editorial board of Journal of Chinese Information Processing, Journal of Automation, the senior member of China Computer Federation. His research fields include: natural language understanding,content-based web information processing, applied artificial intelligence. Now he teaches the courses of AI, NER and IE for master students and undergraduates. He has done and is doing about 10 projects from NSFC, 863 High-Tech Program, MOST etc. in recent 5 years. He has won 5 prizes of Ministry Science & Technology Award and published 2 academic books. He has published over 60 papers on journals and conferences in recent 3 years.。
汉译英机器翻译错误类型统计分析以外宣文本汉译英为例
汉译英机器翻译错误类型统计分析以外宣文本汉译英为例一、本文概述随着全球化的深入发展和中国对外开放政策的持续推动，外宣文本的汉译英工作日益重要。
外宣文本作为展现国家形象、传播中华文化、促进国际交流的重要载体，其翻译质量直接影响到我国在国际舞台上的形象塑造和文化传播。
因此，提高外宣文本汉译英的准确性和质量，对于增强我国的国际影响力和竞争力具有重要意义。
本文旨在通过对汉译英机器翻译在外宣文本翻译中的错误类型进行统计分析，揭示机器翻译在外宣文本翻译中常见的错误类型和产生原因，为改进机器翻译算法和提高翻译质量提供有益参考。
本文还将结合具体案例，探讨如何在外宣文本汉译英中避免或减少这些错误，提高翻译的准确性和流畅性。
通过本文的研究，我们期望能够为外宣文本汉译英的实践工作者提供一些有益的启示和建议，同时也为机器翻译技术的发展和完善贡献一份力量。
二、汉译英机器翻译错误类型统计分析随着全球化进程的加快，外宣文本的汉译英需求日益增加。
在这一背景下，机器翻译技术虽然为我们提供了极大的便利，但其存在的错误也不容忽视。
本部分将以外宣文本汉译英为例，对机器翻译中常见的错误类型进行统计分析，以期为提高翻译质量提供参考。
在汉译英的机器翻译过程中，常见的错误类型主要包括语义理解错误、词汇选择不当、语法结构混乱、文化差异导致的误译等。
这些错误不仅影响了译文的准确性，还可能造成读者的误解，进而影响外宣效果。
通过对大量外宣文本的汉译英结果进行分析，我们发现语义理解错误是其中最为常见的问题之一。
这主要是由于汉英两种语言在表达方式和文化背景上存在差异，导致机器在理解原文时产生偏差。
例如，某些在汉语中具有特定文化内涵的词汇，在翻译成英文时可能无法准确传达其深层含义，从而造成语义上的损失。
词汇选择不当也是机器翻译中常见的错误类型。
由于汉英两种语言的词汇库庞大且复杂，机器在选择合适的词汇进行翻译时往往会遇到困难。
这可能导致译文中的词汇与原文不符，甚至产生歧义。
浙江省湖州市重点中学2024届第二学期高三教学质量检测试题语文试题试卷含解析
浙江省湖州市重点中学2024届第二学期高三教学质量检测试题语文试题试卷考生请注意：1．答题前请将考场、试室号、座位号、考生号、姓名写在试卷密封线内，不得在试卷上作任何标记。
2．第一部分选择题每小题选出答案后，需将答案写在试卷指定的括号内，第二部分非选择题答案写在试卷题目指定的位置上。
3．考生必须保证答题卡的整洁。
考试结束后，请将本试卷和答题卡一并交回。
1、阅读下面的作品，完成下面小题。
语言智能和语言教育不应“相杀”饶高琦近年来，语言智能技术迅猛发展，并在舆论中对人工语言服务形成冲击。
语言教育存废及投入多寡等，成为国家教育规划和技术规划中需要面对的问题。
12月24日，北京语言大学语言资源高精尖创新中心和中国中文信息学会召开了“语言智能与社会发展”论坛。
40余位来自语言教育界、信息技术界、企业界、新闻界和政界的有识之士共同就语言智能与外语教育协同发展献言献策，并形成了《语言智能与外语教育协同发展宣言》，倡议教育界和技术界相拥相爱，停止相搏相杀。
智能技术冲击传统产业，挤出其中的就业人口，本不新鲜。
但今天机器翻译为代表的语言智能技术对传统语言产业的冲击大部分只存在于舆论之中：翻译人员的收入保持稳定，翻译市场的价格没有明显下降，规模持续增加。
其他语言服务产业也在蓬勃发展。
2018年两家一线创新企业机器翻译产品在重要会议上“翻车”，也表明语言智能还远远不足以像两百多年前的轧棉机一样制造失业潮。
但这种舆论中的冲击，伤害却不小：大学英语专业，从曾经的香饽饽，变成今天坊间“对不起良心”的专业，语言智能的冲击也是重要因素之一。
很多学界、企业界人士刻意制造了一种“外语专业灭亡论”。
××翻译在××技术竞赛中拿到冠军，××系统超越人工翻译，××翻译机通过专业考试等信息更在媒体的追逐中频现网端。
在人工智能服务大量进入日常生活的今天，这种论调已经不再是未来小说、科幻电影里那种飘忽云端的危言耸听，而成为了触手可及的恐慌之源。
中国中文信息学会自然语言生成与智能写作专业委员会(筹)发起会议成功举办
142中文信息学报2021 年with graph convolutional netw orks[J/( )L]. arXiv pre print arXiv ： 1609.02907, 2016.王启发（ 1994 )，硕士研究生，主要研究领域为自然语言处理、情感分析。
E -m a i l ： q f w a n g 666@s t u .s u d a.e d u .c n 周敏（ 1997 ).硕士研究生.主要研究领域为自然语言处理、情感分析。
E -m a i l ： 20195227060@s t u.s u d a.e d u.c n王中卿（ 1987 ),通信作者，博士，讲师，硕士生导师，主要研究领域为A 然语言处理、信息抽取等。
E m a i l ： w a n g z c j C ^s u d a.e d u.c n屮W 中文信怠学会自然语言生成与智能写作¥业娄员会（筹）发起会议成功举办中国中文信息学会自然语言生成与智能写作专业委员会（筹）发起会议于2021年3月30日在北京举 行。
学会名誉理事长李生教授，副理事长兼秘书长孙乐研究员，专委会筹委会主任赵铁军教授以及50余位 学研及企业代表作为创始筹备成员以线上或线下到场的形式参加了会议。
副理事长兼秘书长孙乐研究员代表学会致开场辞中讲到，自然语言生成是认知智能、N L P 领域的重要 组成，衍生出了智能写作为代表的多种人工智能应用.近年来得到了蓬勃发展，自然语言生成与智能写作专 委会（筹）的成立，得到了学会的高度认可和支持。
会议在筹委会主任赵铁军教授的主持下审议了筹备工作报告、通过了赵铁军作为专委会主任委员；荀恩 东、万小军、黄民烈、李国东作为副主任委员；杨沐昀、高扬、冯骁骋作为秘书处的候选执委会名单。
同时以现 场投票的形式确认第一届正式会议将由苏州大学承办。
会议代表针对专委会委员的标准、产学研合作、行业生态发展、各自工作进展分享等方面进行了热烈讨 论。
陈确的学术思想和学术风格
陈确的学术思想和学术风格陈确是中国科学院院士，中文信息处理和计算语言学专家，是我国信息处理领域的重要学者之一。
他的学术思想和学术风格一直备受关注和借鉴。
1.注重创新陈确一直强调学术研究需要不断创新、开拓新领域。
他在提出“语言信息处理”这一新领域的时候，认为传统的自然语言处理具有重要的局限性，需要进一步拓展，探索新的途径和方法。
2.广泛涉猎陈确的学术涉猎非常广泛，不仅仅关注计算机科学方面的问题，还经常关注人文社科学科的研究。
他认为跨学科的交流和融合可以促进学术的发展和创新。
3.追求极致陈确的学术风格非常严谨，追求极致和完美。
他在进行学术研究时，要求自己做到深入细致、有条理，每一个环节都要求尽可能的完美。
4.注重实践陈确一直强调学术研究要与实际应用紧密结合。
他注重实验室研究和实际应用的衔接，使得他的研究成果不仅具有学术价值，同时具有重要的实际应用价值。
5.积极开放陈确一直秉承开放的态度，欢迎并鼓励学术合作和学术交流。
他主张学术界的不同意见和观点应该相互借鉴和交流，学术界应该形成相互补充、相互促进的格局。
以上5个例子可以说明陈确的学术思想和学术风格。
作为科学家，陈确在学术研究中同时注重理论和实践，并坚持不懈地推进学术研究的深入。
他早在上世纪80年代就提出了“语言信息处理”这一全新的研究领域，为中文信息处理打开了新的研究方向。
他的学术研究涉及了自然语言处理、机器翻译、信息检索、语义理解等广泛领域，是中国信息处理领域的重要学者之一。
陈确的学术研究成果丰硕，其中在机器翻译领域最为突出。
他与美国哥伦比亚大学的Kathleen McKeown和邹建新等学者合作研究出了一种全新的机器翻译方法——基于中心化词汇表的机器翻译方法，在机器翻译界引起了轰动。
这种方法的翻译效果非常优秀，不仅解决了传统机器翻译的一些局限性，同时也促进了中英机器翻译领域的发展。
在语义理解领域，陈确也提出了一种基于表述逻辑的语义分析方法，该方法避免了传统方法中存在的歧义问题。
第五届全国青年计算语言学研讨会报道
研 讨会 期问 ， 与会代 表 在组委会 安 排下参 观 了湖北 省博 物 馆 。代表 们 在博 物 馆讲 解 员 的带 领 下 饶有 兴 致地参 观 了楚 文化 展 、 曾侯 乙墓和梁 庄 王墓等 ３个 展览 。展 区丰 富 的展 品和讲 解 员生 动 的解说 让 代表 们 真 实感受 到 了湖北地 区悠久 的历 史和 灿烂 的文化 。参 观完 博 物馆 后 ， 代表 们 一道 前 往东 湖 边上 的农 家小 院品 尝 了地道 美 味的湖 北农家 小菜 。 研讨 会结束 后 ， 与会代 表一 致对 研讨会 严谨 、 到 的组 织 工 作表 示 了衷 心赞 许 和 感谢 ， 为 士生及 有关 专家参 加 了此次 会议 。 ０ 硕
出席 研讨 会 的专家有 中国 中文信 息 学会秘 书长 、 中科 院软件 研究 所孙 乐研 究员 ， 中国 中文 信息学 会计 算 语 言学专 委会 主任 、 清华 大学计 算机 科学 与技 术 系系主任 孙茂 松教授 ， 华大学 计算 机科 学 与技术 系陈群 秀 清
６ 期
刘 祥 涛 等 ：Ｋ ｄ网络 节 点 资 源 探 测 分 析 ａ
９ １
第 五 届 全 国青 年 计 算 语 言 学 研 讨 会 报 道
胡 珀 ，张 勇 李 鹏 ，
（ ．华 中 师范 大学 计 算 机 科 学 系 ， 汉 ４ ０ ７ ； ．清 华 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 系 ， 京 １ ０ ８ ） １ 武 ３０９ ２ 北 ０ ０ ４
会 中收获 颇丰 、 受益 匪浅 。既交 流 了学术思 想 ， 又增 进 了友谊 ， 表 们 希望 今 后进 一 步 加 强联 系 与合 作 ， 代 共 同为提高 我 国在 计算语 言 学领域 的研 究水平 而努 力 。
第十八届全国机器翻译大会(CCMT2022)在拉萨召开
第十八届全国机器翻译大会(CCMT2022)在拉萨召开无【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2022(36)8【摘要】2022年8月6—10日,第十八届全国机器翻译大会(CCMT2022)在西藏拉萨举行。
会议由中国中文信息学会机器翻译专委会主办,西藏大学承办。
会议邀请了机器翻译领域的著名专家和业界翘楚进行大会主题报告,同时还邀请了工业界和学术界多个领域的著名学者进行专题研讨。
大会吸引了来自高校、科研院所和企业界的近百位线下代表和超过千位线上代表参与会议。
【总页数】1页(P72-72)【作者】无【作者单位】中国中文信息学会【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.中华人民共和国水污染防治法（1984年5月11日第六届全国人民代表大会常务委员会第五次会议通过根据1996年5月15日第八届全国人民代表大会常务委员会第十九次会议（（~--y-修改（中华人民共和国水污染防治法）的决定》修正2008年2月28日第十届全国人民代表大会常务委员会第三十二次会议修订）2.中华人民共和国律师法（1996年5月15日第八届全国人民代表大会常务委员会第十九次会议通过根据2001年12月29日第九届全国人民代表大会常务委员会第二十五次会议《关于修改（中华人民共和国律师法）的决定》修正2007年10月28日第十届全国人民代表大会常务委员会第三十次会议修订）3.认真学习贯彻八届全国人大二次会议精神政府工作报告——一九九四年三月十日在第八届全国人民代表大会第二次会议上4.中华人民共和国动物防疫法（1997年7月3日第八届全国人民代表大会常务委员会第二十六次会议通过2007年8月30日第十届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议修订）5.第十八届全国机器翻译大会(CCMT 2022)征文通知因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度学习的中英文机器翻译研究
基于深度学习的中英文机器翻译研究机器翻译（Machine Translation, MT）是指通过计算机技术将一种自然语言转化为另一种自然语言，以完成语言交际的过程。
相较于人工翻译，机器翻译具有高效、快捷等优势，因此在当今信息社会中越来越受到关注。
伴随着人工智能技术的不断进步，深度学习（Deep Learning）作为其中的一个重要分支，被广泛应用于机器翻译领域。
深度学习依靠神经网络的多层次计算，可以自动地发掘数据中的规律，大大提高了机器翻译的准确率和效率。
其中，中英文机器翻译是深度学习机器翻译领域中的重要研究方向。
本文将结合实际例子，从几个方面阐述基于深度学习的中英文机器翻译的研究现状和发展趋势。
第一，基于神经网络的机器翻译模型神经网络是深度学习的核心技术之一，它可以通过多层次的计算表达输入数据的复杂特征。
在机器翻译领域中，神经网络被广泛用于翻译模型的建立。
常用的神经网络翻译模型包括循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和注意力机制（Attention Mechanism）等。
其中，RNN是最常用的机器翻译模型之一，它可以通过将上一时刻的输入和隐状态传递给当前时刻，保留了上下文之间的连续性，因而在句子级别的翻译任务中表现优异。
图1：RNN模型示意图图1展示了基于RNN的机器翻译模型示意图。
首先，输入的源语言句子被转换为向量形式，并输入到RNN中。
每个时间步的输入经过非线性变换得到隐状态，并传递到下一时间步。
在最后一个时间步，RNN输出最终的隐状态，通过线性变换得到目标语言句子的预测结果。
该模型中，除了输入和输出向量外，隐状态也承担了重要的翻译作用。
此外，注意力机制是近年来被广泛研究的机器翻译模型之一。
该模型以源语言句子与目标语言句子之间的对应关系为基础，通过给予不同部位不同的权重，使得模型更加关注与预测结果相关的部分。
机器翻译技术在信息科学中的应用
机器翻译技术在信息科学中的应用随着全球化的推进和信息技术的迅速发展，机器翻译作为一种重要的语言处理技术，正逐渐在信息科学领域发挥着日益重要的作用。
机器翻译技术的应用不仅能够促进不同语言之间的沟通交流，还能够提高信息处理的效率和质量。
本文将探讨机器翻译技术在信息科学中的应用，并展望其未来发展趋势。
首先，机器翻译技术在信息检索中的应用是其重要的应用领域之一。
在面对大量多语种的信息时，机器翻译技术能够将用户提供的查询语言翻译成其他语种，从而帮助用户更好地理解和获取信息。
例如，用户可以通过机器翻译技术将一段英文查询语句翻译成中文，在中文网页中检索相关信息。
这种应用不仅可以满足用户多语种检索需求，还可以促进全球范围内信息的共享与传播。
其次，机器翻译技术在多语种信息处理中的应用是其另一个重要领域。
随着全球化的加深，许多企业在面对多语种的客户需求时需要处理大量的多语种信息。
机器翻译技术能够帮助企业迅速准确地转换不同语种的文档，提高翻译效率和质量，从而降低企业的运营成本并提升其国际竞争力。
例如，一家国际化的电商企业可以利用机器翻译技术将商品说明翻译成多种语言，以便更好地满足不同国家和地区的用户需求。
除了信息检索和多语种信息处理，机器翻译技术在机器智能和自然语言处理中也有广泛的应用。
在机器智能领域，机器翻译技术可以被用来构建具有多语种交互能力的智能助理和机器人。
这些智能助理和机器人不仅可以理解和处理用户的语言输入，还能够以用户理解的语言方式进行回应和交流。
在自然语言处理领域，机器翻译技术可以用来进行语言模型的训练和评估，从而提高其他自然语言处理任务的性能，例如机器文本理解、情感分析等。
机器翻译技术的应用虽然已经取得了一定的进展，但仍然面临一些挑战和问题。
首先，语义理解和上下文处理仍然是机器翻译技术的难点。
由于不同语言之间的语法结构和语义表达方式的差异，机器翻译系统在处理复杂的句子结构和上下文信息时仍然存在一定的误差和不准确性。
全国机器翻译研讨会(CWMT 2018)在福建隆重召开
全国机器翻译研讨会(CWMT 2018)在福建隆重召开佚名【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2018(032)012【总页数】1页(P108)【正文语种】中文2018年全国机器翻译研讨会(CWMT 2018)于10月24日至27日在福建召开，本次会议由中国中文信息学会机器翻译专业委员会主办，福建省人工智能学会承办，武夷学院协办。
参加本次会议的代表来自全国从事机器翻译研究和应用的高校、科研机构和企业，共200余人，既有享誉国内外学术界和产业界的资深专家，也有崭露头角的青年学者。
开幕式由福建省人工智能学会秘书长、厦门大学副教授陈毅东主持，中国中文信息学会名誉理事长、哈尔滨工业大学李生教授，中国中文信息学会副理事长、北京理工大学黄河燕教授，大会主席、厦门大学史晓东教授，大会组委会主席、武夷学院郭磊副教授在开幕式上致辞，中科院自动化副研究员张家俊介绍CWMT程序情况。
本次研讨会特别邀请到了爱丁堡大学的Dr. Rico Sennrich和巴斯克国家大学的Prof. Eneko Agirre作大会特邀报告。
Dr. Rico Sennrich报告的题目是Revisiting Challenges in Neural Machine Translation。
他回顾了神经机器翻译中的长句、忠实度、稀缺资源翻译等方面面临的困难和处理办法，并介绍了机器翻译未来可能遭遇的挑战，如文档级的翻译。
Prof. Eneko Agirre教授报告的题目是Cross-linguality and Machine Translation without Bilingual Data。
他介绍了如何在没有双语语料的情况下，在两种语言之间进行词义映射、双语词典归纳以及无监督机器翻译。
本次研讨会邀请了本届会议投稿被录用的论文中的四篇中文论文和四篇英文论文的作者分别做了学术论文报告。
此外，对本届会议录用论文中的13篇论文进行了海报展示。
基于深度学习的中英文机器翻译模型研究
基于深度学习的中英文机器翻译模型研究深度学习技术近年来在机器翻译领域取得了显著的进展，尤其是在中英文翻译模型的研究和应用方面。
本文将探讨基于深度学习的中英文机器翻译模型的研究进展以及其在实际应用中的效果和挑战。
机器翻译是一项旨在将一种语言的文本自动转换成另一种语言的技术。
传统的基于规则和统计的方法在翻译领域取得了一定的成果，但是依赖于人工设计的规则和特征，模型的性能往往受到限制。
而深度学习技术通过自动学习特征和模式，能够从大规模的数据中挖掘出更加有效的语言表示，为机器翻译带来了新的突破。
基于深度学习的中英文机器翻译模型通常采用编码器-解码器框架，其中编码器将输入序列转换成一个固定维度的向量表示，解码器则使用该向量表示生成目标语言的翻译结果。
这种端到端的框架使得模型能够从语义层面进行翻译，而不仅仅是从表面形式进行对应。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是深度学习中常用的模型结构之一。
RNN通过将前一时刻的隐藏状态作为当前时刻的输入，能够捕捉到句子中的上下文信息，有助于提高机器翻译的准确性。
然而，传统的RNN在处理长文本时容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题，限制了模型的性能。
为了解决RNN的瓶颈问题，研究者们提出了长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）等变种模型。
这些模型通过引入门控机制，能够更好地捕捉长距离依赖关系，提高机器翻译的效果。
另外，注意力机制（Attention Mechanism）的引入也大大提高了机器翻译的性能。
注意力机制可以根据源语言的不同部分对目标语言的生成进行加权，使得模型能够更加准确地关注对翻译结果贡献较大的部分。
这样，翻译模型在生成每个目标词时都能够灵活地选择源语言中的对应部分，有效降低了歧义性和翻译错误。
除了模型结构的改进，训练数据的质量和数量对机器翻译模型的性能也至关重要。
汉英专利机器翻译中动-介兼类词自动识别
汉英专利机器翻译中动-介兼类词自动识别李洪政;朱筠;晋耀红【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)011【摘要】兼类词在汉语专利语料中分布普遍。
面向汉英专利机器翻译提出了一种基于规则的动-介兼类词识别方法。
根据边界感知原则和兼类词的句法语义属性以及周围的语境信息，设计了一系列兼类排歧规则，同时分别提出了兼类词识别为动词或介词的策略，并以形式化的规则加以描述。
相关实验测试表明提出的方法可以有效地识别动-介兼类词语，对改善翻译系统的翻译结果也有帮助。
%Multi-category words are widely distributed in Chinese patent documents. A rule-based method is presented to identify verb and preposition multi-category words in Chinese-English patent machine translation. Based on the principles of boundary perception, and grammatical and semantic information of multi-category words, as well as the context infor-mation, serials of disambiguation and identification strategies are designed, which are described in formal rules. Related experiments show the method is efficient to identify verb and preposition multi-category words, and is helpful to improve final translation results.【总页数】6页(P6-11)【作者】李洪政;朱筠;晋耀红【作者单位】北京师范大学中文信息处理研究所，北京 100875; 中国专利信息中心-北京师范大学机器翻译联合实验室，北京 100875;北京师范大学中文信息处理研究所，北京 100875; 中国专利信息中心-北京师范大学机器翻译联合实验室，北京 100875;北京师范大学中文信息处理研究所，北京 100875; 中国专利信息中心-北京师范大学机器翻译联合实验室，北京 100875【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于模板的汉英专利机器翻译研究 [J], 张冬梅;刘小蝶;晋耀红2.面向专利领域的汉英机器翻译融合系统 [J], 李洪政;赵凯;胡韧奋;蒋宏飞;朱筠;晋耀红3.面向专利领域的汉英机器翻译融合系统 [J], 李洪政;赵凯;胡韧奋;蒋宏飞;朱筠;晋耀红;;;;;;4.汉英机器翻译兼类词与多义词处理探析 [J], 杨驰;杨宪泽5.一份社会语言调查对汉英机器翻译中词语切分的启示——汉语分词与汉英机器翻译研究系列之二 [J], 吴志杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中文语言信息处理产业发展历程
中文语言信息处理产业发展历程
中文语言信息处理产业的发展历程可以追溯到上世纪60年代。
当时，中国开始进行机器翻译和自然语言处理的研究，旨在利用计算机技术来处理中文语言信息。
然而，由于技术水平和资源限制，该产业的发展一度缓慢。
直到20世纪80年代，随着计算机技术的迅速发展和中文语料库的建立，中文语言信息处理产业开始崭露头角。
在这一时期，一些大型研究机构和高校开始进行中文分词、词性标注、句法分析等方面的研究，并取得了一些重要的成果。
进入21世纪，随着互联网的普及和移动互联网的兴起，中文语言信息处理产业迎来了快速发展的机遇。
一方面，互联网的大数据和社交媒体的兴起为中文语言信息处理提供了丰富的语料资源；另一方面，人工智能和深度学习技术的发展也为中文语言信息处理提供了更多的创新可能。
中文语言信息处理产业已经涵盖了多个领域，包括机器翻译、语音识别、文本分类、情感分析等。
许多国内外的大型科技公司和创业企业都在这一领域进行着研究和应用。
同时，政府也加大了对中文语言信息处理产业的支持力度，推动相关技术的发展和应用。
展望未来，中文语言信息处理产业有望继续迎来新的发展机遇。
随着人工智能技术的不断进步，中文语言信息处理的精度和效率将进
一步提高，为各个行业和领域带来更多的应用场景。
同时，随着人们对中文语言信息处理需求的增加，中文语言信息处理产业也将面临更多的挑战和机遇。
俄汉机器翻译：历史、任务与展望
的词典 、 语法规则都 比较详细 ， 乎涵盖 了俄语所 有 的语 法现 几
象， 可惜的是这套系统还没来得 及从 文档 材料变 为应用程 序 ， 文革就开始 了。文革开始后 ， 机器 翻译研究就一 直处于搁置状 态， 直到 １７ ９ ２年中国科学 院 、 京外 国语学 院 、 国科 技情报 北 中 所 以及 各部委 的情报 部门共 同参 与完成 了 国内第 一 套英汉翻 译 系统的开发 （ 这套系统 主要用 于翻译 国外 的文 献题 录， 限 但 于水平效果 并不理 想 ） 。我 国于 １ ８ ９ ３年 ５月 由 中国中文信 息 学会组建 了 自然语 言处 理 专业 委员会 ， 要研 究 机 器 翻译 。 主 １ ８ 年 中国人 民解放军军事科学 院研制 了“ ９７ 科译 一号 ” 英汉 翻
大学 。
目前 ， 机器翻 泽系统 主要分 为经 验主义 和理性 主义 两类。 经验主义 （ ｔ ｎ ｌｍ） ｒ ｉ ａｓ 是指以大规模语料库 的分析 为基 础 的方 ａｏ ｉ 法， 又称 为基 于语料 （ｏｐ ｓ ａｅ ） ｃｒｕ— ｓｄ 的方法 ， 为基 于统计 （ｔｔ ｂ 分 ｓ — ａ ｉ ｉ－ａｅ） ｓ ｃ ｂｓｄ 和基于实例 （ｘｍｐｅｂｓｄ 两种 方法 ， ｔｓ ｅａ ｌ ａ ） － ｅ 它们 通过大
译系统， 并实现了商品化， 命名为“ 译星 １ 。从 ２ 号” Ｏ世纪 ９ Ｏ
年代初译 星商品化成 功开始 ， 国的机器 翻译逐 渐趋 于成熟 。 中 现在我国的机器 翻译 主要局 限在英语 和汉语 两种语言 ， 国内研 究机器翻译 的 单位主要有北 京大 学 、 华大学 、 清 哈尔滨工业 大 学、 南京大学 、 北 大学 等。对 于其它 语 言来 说 ， 东 研究 的并不 多， 俄汉机器翻译研究则主要集 中在黑龙江大学和 哈尔滨工业
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CWMT2009研讨会结束一个月内，评测组织单位将会把“英汉科技机器翻译”和“汉 蒙日常口语机器翻译”两个评测任务的参考译文提供给参评单位，供各参评单位研究 之用。 “汉英新闻领域单一系统”和“英汉新闻领域机器翻译”两个项目的参考译文 将不提供给参评单位，而是留到下次评测时继续使用，以便了解各参评单位在这一段 时间间隔内的技术进步。因此，参评单位应在这一段时间内避免对这两个测试集进行 针对性调试，以免影响下次评测的客观性。
“单一系统”项目的测试数据与“机器翻译”项目类似。 本次CWMT2009“汉英新闻领域单一系统”评测项目的参评单位除了要在本次评测 的CWMT2009测试数据上运行并产生结果以外，还要求在SSMT2007测试数据上运行并产 生结果，并同时提交给评测组织单位。 3. “系统融合”项目的测试数据 在“汉英新闻领域单一系统”项目评测结束后，评测组织单位会将所有参评单位 在CWMT2009和SSMT2007两个测试数据上的输出翻译结果（N-best译文）发给“汉英新 闻领域系统融合”项目的所有参评单位，作为测试数据。 “汉英新闻领域系统融合”项目的参评单位在本次评测的CWMT2009测试数据的多 个译文基础上进行系统融合，并给出系统融合的结果。SSMT2007测试数据的翻译结果 用于对各个输入系统进行评估。 4. 干扰数据 评测组织者提供给参评单位的测试数据中，除了真正的测试数据外，还有一定比 例的干扰数据，干扰数据并不真正用于评测。 5. 分割日期 为了确保训练数据和测试数据不会重叠，评测组织方定义了一个训练数据和测试 数据的分割日期（Cut-off Date）。本次评测定义的分隔日期是2009年1月1日。 所有的训练数据和开发数据，包括评测组织方提供的数据和参评单位自己收集的 数据，都必须是在分割日期之前（不含分割日期）产生的数据。 评测组织方提供的测试数据将是在截止日期之后（含分割日期）产生的数据。
九、 评测日历
1. 2009年7月15日 报名截止日期
2. 2009年7月1日 评测组织方发放训练数据
2009 年 8 月 10 日
3. 上午9:00
评测组织方发放“汉英新闻领域单一系统”项目测试数据
2009年8月14日 “汉英新闻领域单一系统”项目参评单位提交运行结果和系
4. 上午9:00
统描述
2009年8月17日 评测组织方发放“英汉新闻领域机器翻译”和“英汉科技领
参评单位最多可以提交三个对比结果（Contrast Results），产生对比结果的系统称 为参评单位的对比系统（Contrast Systems）。
2. “单一系统”项目
“单一系统”项目的输出结果采用N-best结果文参评单位必须提交一个基本结果（Primary Result），产 生基本结果的系统称为参评单位的基本系统（Primary System）。
本次评测仅在“汉英新闻领域单一系统”项目和“汉英新闻领域系统融合”项目
中使用WoodPecker进行评测。
七、 提交技术报告并参加评测研讨会
评测结束后，参评单位应向CWMT2009研讨会提交一份详细的技术报告，并派至 少一人参加CWMT2009研讨会。技术报告的要求见附件四。
八、 评测组织者向参评单位提供参考译文
参评单位最多可以提交三个对比结果（Contrast Results），产生对比结果的系统称 为参评单位的对比系统（Contrast Systems）。
如果可能的话，参评系统输出的N-best结果应给出每个结果的评分，并且按照评 分从高到低排序。N最多不超过20。该项目评测只使用第一个结果进行评价，其他结果 将提供给“汉英新闻领域系统融合”项目的参评单位作为输入数据。如果参评系统由 于所采用的技术原因，无法提供每个结果的评分，或者无法提供N-best的翻译结果， 则可以不提供N-best翻译结果和评分，在这种情况下，请直接采用1-best结果文件格 式，不要采用N-best结果文件格式。
另外需要特别注意的是，由于“汉英新闻领域单一系统”项目的参评系统需要运 行 并 提 交 SSMT2007 测 试 数 据 上 的 运 行 结 果 ， 因 此 该 项 目 的 训 练 数 据 不 允 许 使 用 SSMT2007测试数据及其参考译文。 3. “系统融合”项目
“系统融合”项目的参评系统，仅允许使用评测组织者指定的数据进行训练，不 允许使用任何外部数据。
此类项目的参评系统必须是单一的系统，也就是说，不允许采用系统融合技术， 将多个系统的结果融合成一个结果；也不允许采用对多个翻译结果进行重评分 （Rescoring）的技术，因为重评分技术可以认为是系统融合技术的一个特例；同样不 允许采用解码阶段的多模型技术，也就是使用多个不同概率模型同时指导解码的技术， 因为这也可以看做另一种类型的系统融合技术。除此之外，对参评系统所采用的技术
“汉英新闻领域单一系统”项目的参评系统，包括基本系统和对比系统，都仅允 许使用评测组织者指定的数据，不允许使用任何外部数据进行训练（注意，这一点与 “机器翻译”项目不同）。系统开发过程中通过人工方式构造的数据也在允许范围之 内，因此基于规则的机器翻译系统也可以作为参评系统。如果参评系统是基于规则的 机器翻译系统，但其中混合了基于实例的机器翻译技术或者统计机器翻译技术，那么 这些技术所使用的数据也必须限制在评测组织者指定的数据范围之内，不允许使用任 何外部数据。
根据惯例，本次研讨会将继续组织统一的机器翻译评测，以推进参评单位的实质 性交流和机器翻译技术的发展。
本次评测的主办机构为：
中国中文信息学会
本次评测的组织单位是：
中国科学院计算技术研究所
本次评测的合作单位包括： 北京大学 内蒙古大学 中国科学技术信息研究所 微软亚洲研究院
本次评测的资源提供单位包括： 北京大学 哈尔滨工业大学 内蒙古大学 厦门大学 万方数据股份有限公司 点通数据有限公司 中国科学技术信息研究所 中国科学院自动化研究所 中国科学院计算技术研究所
没有任何其他限制。 3. “系统融合”项目
“系统融合”项目的参评系统目标是，接受“单一系统”项目的翻译结果，并对 这些结果进行重新组合，以得到更好的结果。
三、 测试数据
1. “机器翻译”项目的测试数据 各“机器翻译”项目的评测都采用目前国际上普遍采用的评测方式。由评测组织
方提供源语言的测试数据，测试数据已经分割成句子。测试数据格式见附件二。 2. “单一系统”项目的测试数据：
六、 评测指标
本次评测采用多种自动评价标准，包括：BLEU-SBP、BLEU-IBM、BLEU-NIST、 NIST 、GTM 、mWER 、mPER、ICT和WoodPecker。BLEU-SBP是主要的自动评价 标准。自动评测的算法是大小写敏感的。中文的评测是基于字的，而不是词。参评单 位无需在中文译文的汉字之间添加空格。评测组织方会在自动评价前将所有中文译文 中的对应于GB2312编码的A3区全角字符都转换成半角字符，参评单位也无需自己进行 此项转换。
中国中文信息学会第五届全国机器翻译研讨会 （CWMT2009）评测大纲
中国科学院计算技术研究所 CWMT2009 机器翻译评测小组
一、 引言
第五届全国机器翻译研讨会（CWMT2009）即将于2009年10月16-17日举行。该研 讨会是前四届统计机器翻译研讨会（SSMT2005、SSMT2006、SSMT2007、CWMT2008） 的延续。
“机器翻译”项目的参评系统要将评测组织者提供的源语言句子翻译成目标语言 句子。
此类项目的参评系统可以采用任何机器翻译技术，包括基于规则的机器翻译技术、 基于实例的机器翻译技术、或者统计机器翻译技术。对参评系统所采用的技术没有任 何限制。
2. “单一系统”项目
“单一系统”项目的参评系统也要将评测组织者提供的源语言句子翻译成目标语 言句子。
评测项目名称 汉英新闻领域单一系统 汉英新闻领域系统融合 英汉新闻领域机器翻译 英汉科技领域机器翻译 汉蒙日常用语机器翻译
语种 汉Æ英 汉Æ英 英Æ汉 英Æ汉 汉Æ蒙
领域 新闻领域 新闻领域 新闻领域 科技领域 日常用语
技术 单一系统 系统融合 机器翻译 机器翻译 机器翻译
以上评测项目分为三类：
1. “机器翻译”项目
本次评测的评测委员会主席是： 刘群（中国科学院计算技术研究所）
本次评测的评测委员会委员有： 李沐（微软亚洲研究院） 吕雅娟（中国科学院计算技术研究所）
那顺乌日图（内蒙古大学） 史晓东（厦门大学） 孙乐（中国科学院软件研究所） 王惠临（中国科学技术信息研究所） 杨沐昀（哈尔滨工业大学） 俞敬松 （北京大学） 张冬冬（微软亚洲研究院） 赵红梅（中国科学院计算技术研究所） 周玉（中国科学院自动化研究所） 有关会议和评测的更多信息请参见以下网址：
四、 测试结果
参评单位收到测试数据后，应在给定时间内返回翻译结果。 参评单位提交的每个结果，都应附带一个详细的系统描述，系统描述的要求见附
件三。 1. “机器翻译”项目
“机器翻译”项目的输出结果采用1-best结果文件格式，具体数据格式见附件二。
“机器翻译”项目的每个参评单位必须提交一个基本结果（Primary Result），产 生基本结果的系统称为参评单位的基本系统（Primary System）。