机器翻译的预编程

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python 离线英译汉

python 离线英译汉

python 离线英译汉离线英译汉是指在没有网络连接的情况下,使用Python编程语言进行英文文本的翻译成中文。

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,广泛应用于文本处理、数据分析等领域。

在本文中,将介绍如何使用Python进行离线英译汉的方法和技巧。

我们需要准备一个英文文本作为翻译的输入。

可以通过在代码中定义一个字符串变量来存储待翻译的英文文本。

例如:```english_text = "Hello, how are you?"```接下来,我们需要使用Python的文本处理库来进行翻译。

常用的文本处理库包括NLTK、spaCy等。

在本文中,我们将使用NLTK库作为示例。

我们需要安装NLTK库。

可以通过在命令行中输入以下命令来安装NLTK:```pip install nltk```安装完成后,我们需要下载NLTK库的语料库。

语料库包含了大量的英文文本和其他语言的翻译对照数据,可以用于训练和测试翻译模型。

可以通过以下代码来下载语料库:```import nltknltk.download('all')```下载完成后,我们可以使用NLTK库提供的翻译方法来进行离线英译汉。

NLTK库中包含了一些预训练的翻译模型,可以直接使用。

例如,我们可以使用NLTK库中的`translate`方法来进行英译汉。

示例代码如下:```from nltk.translate import Translatortranslator = Translator()chinese_text = translator.translate(english_text, dest='zh').textprint(chinese_text)```运行以上代码,即可将英文文本翻译成中文,并输出结果。

除了NLTK库,还有其他一些开源的翻译库可以用于离线英译汉,例如Google Translate API、Microsoft Translator等。

ABB机器人RAPID编程指令指令中文翻译版

ABB机器人RAPID编程指令指令中文翻译版

ABB机器人RAPID编程指令指令中文翻译版ABB机器人RAPID编程指令中文翻译版1.ABB机器人RAPID简介ABB机器人是由瑞士瑞典跨国集团ABB公司开发的,用于工业自动化领域的机器人语言。

RAPID是Robot Average Programming Interface 的缩写,是一种用于ABB机器人编程和控制的语言。

它具有模块化、易于学习、易于阅读等特点,并且广泛应用于ABB机器人的编程中。

2.ABB机器人RAPID编程指令中文翻译版2.1指令格式ABB机器人RAPID编程指令通常由指令名称、指令参数和指令功能组成。

指令名称通常是一个单词或短语,用于描述指令的功能。

指令参数用于指定指令执行时所需的特定信息,而指令功能则描述了该指令在机器人程序中的作用。

2.2常用指令及功能以下是ABB机器人RAPID编程中一些常用指令的中文翻译及其功能:1、MOVEJ:关节运动指令,用于控制机器人在关节空间内移动到指定位置。

2、MOVEL:线性运动指令,用于控制机器人在笛卡尔空间内沿直线移动到指定位置。

3、MOVEL:带偏移线性运动指令,用于控制机器人在笛卡尔空间内沿直线偏移移动到指定位置。

4、OFFSETL:带偏移线性运动指令,用于控制机器人在笛卡尔空间内沿直线偏移移动到指定位置。

5、JUMP:跳跃指令,用于控制程序跳转到指定的标签位置。

*LBL:标签指令,用于标记程序中的特定位置,以便在其他指令中跳转。

6、SET:设置指令,用于将变量设置为指定值。

7、OUT:输出指令,用于将指定变量的值输出到I/O端口。

8、IN:输入指令,用于读取I/O端口的值到指定变量。

9、IF:条件判断指令,用于根据条件执行不同的操作。

10、WHILE:循环控制指令,用于在满足条件时重复执行一段程序。

11、FOR:循环控制指令,用于按照指定次数重复执行一段程序。

12、TRAP:异常处理指令,用于捕获和处理程序中的异常情况。

13、RETURN:返回指令,用于从当前位置返回到程序调用处。

中英文翻译机器人

中英文翻译机器人

中英文翻译机器人机器人工业机器人是在生产环境中用以提高生产效率的工具,它能做常规的装配线工作,或能做那些对于工人来说是危险的工作,例如,第一代工业机器人是用来在核电站中更换核燃料棒,如果人去做这项工作,将会遭受有害放射线的辐射。

工业机器人亦能工作在装配线上将小元件装配到一起,如将电子元件安装在电路印刷板,这样,工人就能从这项乏味的常规工作中解放出来。

机器人也能按程序要求用来拆除炸弹,辅助残疾人,在社会的很多应用场合履行职能。

机器人可以认为是将手臂末端的工具、传感器和(或)手爪移到程序指定位置的一种机器。

当机器人到达位置后,他将执行某种任务。

这些任务可以是焊接、密封、机器装料、拆卸以及装配工作。

除了编程以及系统的开停之外,这些工作可以在无人干预下完成。

如下叙述的是机器人系统基本术语:机器人是一个可编程、多功能的机器手,通过给要完成的不同任务编制各种动作,它可以移动零件、材料、工具以及特殊装置。

这个基本定义引导出后续段落的其他定义,从而描绘出一个完整的机器人系统。

预编程位置点是机器人为完成工作而必须跟踪的轨迹。

在某些位置点上机器人将停下来做某写操作,如装配零件、喷涂油漆或焊接。

这些预编程点贮存在机器人的贮存器中,并为后续的连续操作所调用,而且这些预编程点像其他程序数据一样,可在日后随工作需要而变化。

因而,正是这种可编程的特征,一个工业机器人很像一台计算机,数据可在这里储存、后续调用与编辑。

机械手上机器人的手臂,它使机器人能弯曲、延伸、和旋转,提供这些运动的是机器手的轴,亦是所谓的机器人的自由度。

一个机器人能有3—16 轴,自由度一词总是与机器人轴数相关。

工具和手爪不是机器人自身组成部分,但它们安装在机器人手臂末端的附件。

这些连在机器人手臂末端的附件可使机器人抬起工件、点焊、刷漆、电弧焊、钻孔、打毛刺以及根据机器人的要求去做各种各样的工作。

机器人系统还可以控制机器人的工作单元,工作单元是机器人执行任务所处的整体环境,包括控制器、机械手、工作平台、安全保护装置或者传输装置。

plc编译型 解释型

plc编译型 解释型

PLC(可编程逻辑控制器)通常用于工业控制系统中,可以根据预先编写的逻辑程序来控制生产设备、机器人和其他工业设备。

在PLC编程中,有两种主要的编程方式:编译型和解释型。

编译型PLC编程:在编译型PLC编程中,程序员首先编写PLC程序,然后使用专门的编译器将程序翻译成机器语言或者类似的中间代码。

这个过程发生在将程序下载到PLC之前。

一旦程序被编译,PLC可以直接执行。

解释型PLC编程:在解释型PLC编程中,程序员编写的程序不需要经过编译,而是直接由PLC的解释器在运行时逐行解释和执行。

这种方式下,程序可以在下载到PLC后立即运行,无需等待编译过程。

初学者如何利用AI技术进行自然语言翻译

初学者如何利用AI技术进行自然语言翻译

初学者如何利用AI技术进行自然语言翻译自然语言翻译是一项涉及复杂的技术,而现代人工智能技术的发展为初学者提供了更加便捷的方式来进行自然语言翻译。

AI技术已经在各个领域得到广泛应用,并且对于初学者而言,通过利用AI技术进行自然语言翻译变得更加容易和高效。

本文将介绍一些最流行的AI翻译工具和方法,帮助初学者轻松入门并提高翻译质量。

一、使用在线翻译工具随着互联网的普及,许多在线翻译工具如谷歌翻译、百度翻译等已经成为我们日常生活中必备的工具之一。

这些在线平台通常使用神经网络机器翻译(NMT)模型,该模型基于大规模数据集进行训练,并能够理解句子中的上下文关系以提高准确性。

虽然这些在线平台可以实现快速翻译,但它们主要面向非专业用户。

因此,在处理特定领域或行业术语时可能会出现一些质量问题。

尽管如此,在初始阶段通过这些工具进行翻译是一个不错的选择,可以帮助初学者快速了解翻译过程。

二、使用自然语言处理(NLP)库和框架对于想要更深入理解AI翻译技术的初学者而言,掌握自然语言处理(NLP)库和框架是至关重要的。

这些库和框架为开发人员提供了一些强大的工具,可以让他们灵活地使用AI技术来进行自然语言翻译。

Python是一种常用的编程语言,并且有很多开源的NLP库可以使用。

例如NLTK (Natural Language Toolkit)、SpaCy等。

这些库提供了一系列功能,从分词(tokenization)到语法分析(parsing)、命名实体识别(named entity recognition)以及情感分析(sentiment analysis),都能够让开发人员更方便地处理自然语言文本。

另一个流行的框架是OpenNMT (Open-Source Neural Machine Translation),它专门用于神经网络机器翻译(NMT)任务。

OpenNMT提供了预训练模型和工具,使得构建和训练自己的机器翻译系统变得相对简单。

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》范文

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》范文

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》篇一一、引言随着全球化的不断推进,跨语言交流变得越来越重要。

为了满足不同语言群体之间的交流需求,机器翻译系统的开发显得尤为重要。

本文将详细介绍西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现过程,包括系统设计、技术实现和测试评估等方面。

二、系统设计1. 需求分析在系统设计阶段,首先需要进行需求分析。

西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的目标是为用户提供高效、准确的翻译服务。

因此,系统需要具备以下功能:支持西里尔蒙古文和汉文之间的互译、支持多种文本格式的输入和输出、支持实时翻译等。

2. 技术架构系统采用基于深度学习的神经网络技术,包括编码器-解码器模型和注意力机制等。

技术架构主要包括数据预处理、模型训练、翻译执行和用户界面等模块。

其中,数据预处理模块负责对输入文本进行清洗、分词和词性标注等操作;模型训练模块采用大规模语料库进行训练,以提高翻译的准确性和流畅性;翻译执行模块负责将输入文本通过模型进行翻译;用户界面模块则提供用户与系统之间的交互界面。

三、技术实现1. 数据预处理数据预处理是机器翻译系统中非常重要的一环。

首先,需要对西里尔蒙古文和汉文文本进行清洗,去除无关信息和噪声。

然后,进行分词和词性标注等操作,以便后续的模型训练和翻译执行。

在分词过程中,可以采用基于规则或统计的方法进行分词,同时结合词性标注信息进一步提高分词的准确性。

2. 模型训练模型训练是机器翻译系统的核心部分。

在训练过程中,需要使用大规模的平行语料库,包括西里尔蒙古文和汉文的双语语料库以及单语语料库等。

在模型选择方面,可以采用基于编码器-解码器模型的神经网络结构,并结合注意力机制等技巧提高翻译的准确性和流畅性。

在训练过程中,需要使用优化算法对模型参数进行优化,以提高模型的性能。

3. 翻译执行翻译执行是将输入文本通过已训练好的模型进行翻译的过程。

在翻译过程中,需要将输入文本进行编码,然后通过解码器生成对应的译文。

C语言中的机器翻译技术

C语言中的机器翻译技术

C语言中的机器翻译技术C语言中的机器翻译技术在如今的数字化时代扮演着重要的角色,它是一种利用计算机和人工智能技术进行语言翻译的技术手段。

在C语言中,机器翻译技术主要通过编写特定的程序来实现对文本的翻译,其中涉及到各种算法和数据结构的应用。

首先,机器翻译技术在C语言中的实现通常需要借助一些开源的库或者API,比如Google Translate API、Microsoft Translator API等,这些API提供了强大的翻译功能,开发者可以通过调用这些API来实现语言翻译的功能。

在C语言中,可以使用网络通信相关的库来实现与这些API的数据交换,比如libcurl库等。

其次,机器翻译技术在C语言中的实现也需要考虑到文本处理和语言分析的问题。

对于复杂的语言翻译任务,需要借助一些自然语言处理的算法和技术,比如分词、词性标注、句法分析等,以提高翻译的准确性和流畅度。

在C语言中,可以借助一些第三方的库或者模块来实现这些文本处理和语言分析的功能,比如NLTK 库、jieba库等。

此外,机器翻译技术在C语言中的实现也需要考虑到性能和效率的问题。

由于语言翻译涉及到大量的文本处理和计算操作,因此需要对算法和数据结构进行优化,以提高翻译的速度和效率。

在C语言中,可以借助一些高效的算法和数据结构来实现这些优化,比如动态规划、哈希表等。

总的来说,C语言中的机器翻译技术是一个复杂而又有趣的领域,它涉及到多个方面的知识和技术,需要开发者有扎实的编程基础和对自然语言处理领域有一定的了解。

通过不断地学习和实践,我们可以不断地提升机器翻译技术在C语言中的应用水平,为语言交流和文化传播做出更大的贡献。

编程语言中的自然语言处理与机器翻译

编程语言中的自然语言处理与机器翻译

编程语言中的自然语言处理与机器翻译在当今信息爆炸的时代,人们对于处理海量文本信息的需求越来越高。

而自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)和机器翻译(Machine Translation,MT)正是应对这一需求而出现的技术。

在编程语言中,NLP和MT的应用越来越广泛,为开发者提供了处理文本数据的强大工具。

一、自然语言处理的基础自然语言处理是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的学科。

它涉及到语音识别、语义分析、情感分析、词性标注等多个方面。

在编程语言中,开发者可以利用各种NLP库和工具,如NLTK(Natural Language Toolkit)、spaCy等,来处理文本数据。

NLP的一个重要应用是文本分类。

通过使用机器学习算法,开发者可以训练一个模型,使其能够自动将文本分为不同的类别。

例如,可以将新闻文章分为体育、娱乐、科技等不同的类别,以便更好地组织和检索信息。

二、机器翻译的挑战与发展机器翻译是指利用计算机将一种语言的文本转换成另一种语言的过程。

它是NLP的一个重要分支,也是人工智能领域的热门研究方向之一。

然而,机器翻译的挑战也是相当巨大的。

首先,不同语言之间的语法、词汇和语义存在差异,这使得机器翻译变得复杂。

例如,中文和英文的语序不同,词汇表达方式也不同,这就需要机器翻译系统能够准确理解并转换这些差异。

其次,机器翻译需要大量的语料库进行训练。

语料库是指包含大量已经翻译好的文本的数据库,用于训练机器翻译模型。

然而,获取高质量的语料库并不容易,特别是对于一些小语种或特定领域的翻译任务。

然而,随着深度学习技术的发展,机器翻译取得了显著的进展。

通过使用神经网络模型,如循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和注意力机制(Attention Mechanism),机器翻译系统能够更好地捕捉语义和上下文信息,提高翻译的准确性和流畅度。

用Python进行自然语言处理实践入门教程

用Python进行自然语言处理实践入门教程

用Python进行自然语言处理实践入门教程自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要分支,通过利用计算机技术对自然语言进行处理和分析,使计算机能够理解、解析和生成人类语言。

Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,广泛应用于NLP领域。

本文将介绍如何使用Python进行自然语言处理的实践,并为初学者提供入门教程。

第一章:自然语言处理概述1.1 自然语言处理的定义和应用领域1.2 Python在自然语言处理中的优势和应用范围第二章:文本预处理2.1 文本分词2.1.1 中文分词工具的选择与使用2.1.2 英文分词的实现方法2.2 停用词过滤2.3 文本标准化2.3.1 词干提取2.3.2 词形还原第三章:情感分析3.1 情感分析的定义和应用场景3.2 情感分析的基本方法3.3 使用Python实现情感分析3.3.1 构建情感词典3.3.2 文本特征提取3.3.3 模型训练和预测第四章:命名实体识别4.1 命名实体识别的概念和目标4.2 常用的命名实体类型4.3 使用Python进行命名实体识别4.3.1 实体标注数据集的获取和准备4.3.2 特征工程和模型训练4.3.3 实体识别的评估和优化第五章:文本分类5.1 文本分类的定义和应用场景5.2 常用的文本分类方法5.3 使用Python进行文本分类5.3.1 构建文本分类器的特征5.3.2 文本特征表示方法5.3.3 模型的选择和训练5.3.4 分类结果的评估和调优第六章:问答系统6.1 问答系统的定义和功能6.2 问答系统的基本流程6.3 使用Python构建简单的问答系统6.3.1 问题分类和问题模板匹配6.3.2 知识库的构建和管理6.3.3 问题匹配和答案生成第七章:机器翻译7.1 机器翻译的概念和应用7.2 基于规则的机器翻译方法7.3 基于统计的机器翻译方法7.4 使用Python进行机器翻译7.4.1 数据准备和预处理7.4.2 特征提取和模型训练7.4.3 翻译结果的评估和改进结语:本文介绍了使用Python进行自然语言处理的入门教程。

编程语言中的人工智能技术应用

编程语言中的人工智能技术应用

编程语言中的人工智能技术应用电脑编程中的人工智能技术应用在当今数字化时代,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术正逐渐渗透到各个领域,其中编程语言也不例外。

编程语言中的人工智能技术应用为开发者提供了更高效、更智能的工具和框架,使得软件开发变得更加便捷和创新。

本文将探讨编程语言中的人工智能技术应用,从机器学习、自然语言处理到计算机视觉等方面进行阐述。

1. 机器学习机器学习(Machine Learning)是人工智能领域的一个重要分支,它通过训练模型使计算机能够从数据中学习和改进。

编程语言中的人工智能技术应用使得开发者能够更加方便地构建和训练机器学习模型。

例如,Python语言中的Scikit-learn库和TensorFlow框架提供了丰富的机器学习算法和工具,使得开发者能够快速实现分类、回归、聚类等任务。

此外,编程语言中还有各种开源的机器学习库和框架,如R语言中的caret包和Java语言中的Weka库,它们为开发者提供了更多选择和灵活性。

2. 自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的另一个重要分支,它研究计算机如何理解和处理自然语言。

编程语言中的人工智能技术应用使得开发者能够更好地处理和分析文本数据。

Python语言中的NLTK库和Spacy库提供了丰富的自然语言处理工具,如分词、词性标注、命名实体识别等。

此外,还有一些开源的深度学习框架,如Google的BERT和OpenAI的GPT,它们通过预训练模型实现了更高级的自然语言处理任务,如情感分析、机器翻译等。

3. 计算机视觉计算机视觉(Computer Vision)是人工智能领域的又一个重要分支,它研究计算机如何理解和处理图像和视频。

编程语言中的人工智能技术应用使得开发者能够更加便捷地进行图像处理和分析。

Python语言中的OpenCV库和TensorFlow框架提供了丰富的计算机视觉工具和算法,如图像识别、目标检测、图像生成等。

C语言编程中的自然语言处理与机器翻译

C语言编程中的自然语言处理与机器翻译

C语言编程中的自然语言处理与机器翻译随着人工智能的快速发展,自然语言处理和机器翻译成为了计算机科学领域中的热门话题。

在C语言编程中,也有很多涉及自然语言处理和机器翻译的应用。

本文将介绍C语言编程中的自然语言处理和机器翻译相关知识,并通过实例讲解其实现方法。

一、自然语言处理(Natural Language Processing)自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域中的一个重要研究方向,旨在帮助计算机理解和处理人类语言。

在C语言编程中,我们可以利用NLP技术来处理文本数据、语音数据等。

1. 文本分词(Text Segmentation)文本分词是NLP中的一个基础任务,它将一段连续的文本划分成若干个词语或者单词。

在C语言编程中,我们可以使用分词算法来实现文本分词的功能。

常见的分词算法有最大匹配法、正向最大匹配法、逆向最大匹配法等。

2. 词性标注(Part-of-Speech Tagging)词性标注是NLP中的一个重要任务,它将一个句子中的每个词语标注为相应的词性。

在C语言编程中,我们可以使用词性标注模型来实现词性标注的功能。

常见的词性标注模型有隐马尔可夫模型、最大熵模型等。

3. 句法分析(Syntactic Parsing)句法分析是NLP中另一个重要任务,它分析句子的语法结构。

在C 语言编程中,我们可以使用句法分析算法来实现句法分析的功能。

常见的句法分析算法有基于规则的句法分析算法、统计句法分析算法等。

二、机器翻译(Machine Translation)机器翻译(MT)是将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本的技术。

在C语言编程中,我们可以使用机器学习算法来实现机器翻译的功能。

1. 统计机器翻译(Statistical Machine Translation)统计机器翻译是机器翻译中的一种主流方法,它基于大量的双语语料库进行训练,通过统计模型来预测句子的翻译结果。

在C语言编程中,我们可以使用统计机器翻译算法来实现机器翻译的功能。

如何使用ChatGPT进行实时机器翻译与交流

如何使用ChatGPT进行实时机器翻译与交流

如何使用ChatGPT进行实时机器翻译与交流随着人工智能技术的不断发展,机器翻译在日常生活中的应用越来越广泛。

ChatGPT作为一种强大的自然语言处理模型,能够实现实时机器翻译与交流,为我们的跨语言交流提供了便利。

本文将介绍如何使用ChatGPT进行实时机器翻译与交流,帮助读者更好地利用这一技术。

首先,我们需要了解ChatGPT的基本原理。

ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于大规模预训练模型的对话系统。

它通过大量的语料训练得到语言模型,并可以根据用户的输入生成合理的回答。

在机器翻译方面,我们可以将ChatGPT看作是一个具有翻译功能的对话机器人,它能够根据用户的输入语言生成对应的翻译结果。

在使用ChatGPT进行实时机器翻译与交流之前,我们首先需要准备好相应的工具和环境。

可以使用OpenAI官方提供的API接口,通过编程语言(如Python)与ChatGPT进行交互。

同时,我们还需要安装一些必要的库和依赖,如OpenAI的Python SDK和相关的自然语言处理库。

接下来,我们可以开始使用ChatGPT进行实时机器翻译与交流了。

首先,我们需要明确自己的需求和目标。

是想要进行简单的句子翻译,还是进行更复杂的对话交流?不同的需求可能需要不同的配置和参数设置。

在进行实时机器翻译时,我们可以通过编程语言与ChatGPT进行交互,将待翻译的文本作为输入发送给ChatGPT,并获取其生成的翻译结果。

对于简单的句子翻译,我们可以将待翻译的句子作为输入,获取ChatGPT生成的翻译结果。

对于复杂的对话交流,我们可以将对话内容作为输入的一部分,让ChatGPT根据上下文进行翻译和回答。

在使用ChatGPT进行实时机器翻译与交流时,我们还需要注意一些问题。

首先是语言的准确性和流畅性。

虽然ChatGPT已经经过大规模的预训练,但仍然存在一定的翻译误差和语言不准确的情况。

因此,在使用ChatGPT进行实时机器翻译时,我们需要对其生成的翻译结果进行适当的校对和修改,以确保翻译的准确性和流畅性。

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》范文

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》范文

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》篇一一、引言随着科技的不断发展,人工智能技术在各个领域都得到了广泛的应用。

其中,机器翻译技术在跨国交流、文献翻译等方面扮演着重要的角色。

西里尔蒙古文作为蒙古国的官方文字,与汉语之间的交流日益频繁,因此,开发一款西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统具有重要的现实意义。

本文将详细介绍该系统的实现过程。

二、系统需求分析在系统开发之前,我们需要对需求进行详细的分析。

西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的主要目标是实现两种语言之间的准确、高效的翻译。

因此,我们需要考虑以下几个方面:1. 翻译准确性:系统应具备较高的翻译准确性,保证译文与原文意思一致。

2. 翻译速度:系统应具备较快的翻译速度,以满足实时翻译的需求。

3. 用户友好性:系统界面应简洁明了,方便用户操作。

4. 支持多种场景:系统应支持文本、语音、图像等多种输入方式,以满足不同场景的需求。

三、系统技术实现1. 技术架构该系统采用分层架构,包括数据层、业务逻辑层和表示层。

数据层负责存储和管理蒙古文和汉语的语料库;业务逻辑层负责实现翻译算法和业务逻辑;表示层负责与用户进行交互。

2. 算法实现(1)语言处理:系统采用自然语言处理技术,对蒙古文和汉语进行分词、词性标注等预处理工作。

(2)翻译模型:系统采用基于深度学习的神经网络模型,通过大量语料库的训练,实现蒙古文到汉语的翻译。

(3)优化算法:系统采用优化算法,对翻译结果进行优化,提高翻译准确性和流畅性。

3. 编程语言及工具系统采用Python语言进行开发,使用TensorFlow等深度学习框架实现神经网络模型。

同时,借助PyQt等工具实现用户界面开发。

四、系统测试与优化在系统开发完成后,我们需要进行测试与优化工作,以确保系统的稳定性和性能。

1. 功能测试:对系统的各项功能进行测试,确保系统能够正常工作。

2. 性能测试:对系统的翻译速度、准确性等性能进行测试,根据测试结果进行优化。

java 将中文语句转为英语语句的方法

java 将中文语句转为英语语句的方法

java 将中文语句转为英语语句的方法随着全球化的发展,跨语言交流变得越来越重要。

在这种背景下,将中文语句转为英语语句的需求日益凸显。

Java作为一种广泛应用于各个领域的编程语言,具有丰富的功能和较强的可移植性,为中英文语句转换提供了便利。

本文将详细介绍如何使用Java实现中英文语句转换的方法。

首先,我们需要明确一点,将中文语句准确地翻译成英语并非易事。

这不仅涉及到语言本身的差异,还包括文化、语境等多种因素。

然而,Java编程语言的强大功能为我们提供了一种可能的解决方案。

通过运用Java编程,我们可以实现自动识别、翻译中文语句,并将其转换为英语。

在Java中,实现中英文语句转换的主要方法如下:1.使用翻译API:有许多第三方翻译API提供了中文至英语的翻译服务,如Google翻译API、百度翻译API等。

通过调用这些API,我们可以方便地将中文语句转换为英语。

在使用翻译API时,需要注意API的调用方式、参数传递和访问权限等问题。

2.构建自定义翻译模型:如果想要实现更精确的翻译,可以尝试构建自定义的翻译模型。

这可以通过运用机器学习算法,如神经网络、决策树等,对大量中文-英文平行语料进行训练来实现。

在Java中,可以使用诸如Apache Commons Lang、OpenNLP等库来辅助完成这一任务。

3.利用自然语言处理技术:自然语言处理(NLP)是处理和理解人类语言的一种技术。

在Java中,可以运用NLP技术对中文语句进行分词、词性标注、命名实体识别等操作,从而为翻译提供更精确的输入。

常用的NLP库包括NLTK、Stanford NLP等。

总之,通过运用Java编程,我们可以实现中英文语句的转换。

在实际应用中,这种转换技术可以广泛应用于机器翻译、跨语言信息检索、多语言网站等领域。

然而,需要注意的是,自动翻译仍然存在一定的局限性。

为了获得更高质量的翻译结果,我们可以结合人工校对、领域适应等技术进行优化。

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》范文

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》范文

《西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统的实现》篇一一、引言随着科技的发展,人工智能领域中机器翻译技术越来越受到关注。

特别是对于像蒙古这样的多语言国家,建立有效的翻译系统对文化交流、信息传递具有极大的促进作用。

西里尔蒙古文作为蒙古国家的官方文字之一,与其他文字之间互译需求的迫切性日渐明显。

本篇文章旨在详细探讨西里尔蒙古文至汉文机器翻译系统的实现过程。

二、系统需求分析在开始设计西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统之前,我们需要对系统的需求进行深入的分析。

首先,我们需要明确系统的目标用户,包括翻译需求者的需求、行业领域的专业翻译需求等。

其次,我们要考虑系统应具备的功能,如文本输入、实时翻译、语言选择等。

最后,我们要对系统的性能和稳定性进行考虑,确保在处理大量数据时能够保持高效的运行速度和良好的准确性。

三、系统设计根据需求分析,我们可以开始设计西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统。

首先,我们需要选择合适的算法和模型。

深度学习技术是当前机器翻译领域的主流技术,我们可以采用基于深度学习的神经网络模型来实现翻译功能。

其次,我们需要建立双语语料库,包括大量的西里尔蒙古文和汉文文本数据,用于训练和优化模型。

此外,我们还需要设计用户界面,提供友好的用户体验。

四、系统实现在系统实现阶段,我们需要完成以下任务:1. 数据预处理:对双语语料库进行清洗、分词、词性标注等预处理工作,为后续的模型训练做好准备。

2. 模型训练:使用深度学习技术,训练神经网络模型,使模型能够学习到西里尔蒙古文和汉文之间的语言规律和语义关系。

3. 系统开发:根据系统设计,开发用户界面和后端服务。

用户界面应提供友好的交互体验,后端服务应能支持文本的实时翻译。

4. 系统测试与优化:对系统进行测试,确保其能够正确地进行西里尔蒙古文至汉文的翻译,并针对测试中发现的问题进行优化。

五、系统应用与效果评估在系统应用阶段,我们需要将西里尔蒙古文—汉文机器翻译系统应用到实际场景中,以检验其效果。

ABB机器人RAPID编程指令指令中文翻译版.pdf

ABB机器人RAPID编程指令指令中文翻译版.pdf
PROC Prog_start() AliasIO config_do,alias_do;
ENDPROC 程序 prog_start 链接到系统参数的 START 事件。程序定义的数字输出信号 alias_do 链接到程 序开头配置的数字输出信号 config_do。 项目:
AliasIO FromSignal, ToSignal; FromSignal:
语法:
AliasIO [FromSignal “:=”]<任意类型的相关(REF)>“,”
[ToSignal“:=”]<任意类型的变量(VAR)>“;”
相关信息:
相关信息
参看
输入/输出指令
RAPID 参考手册-RAPID 概述,RAPID 摘要部分-输入和输出信号
通常的输入输出功能 RAPID 参考手册-RAPID 概述,运动和 I/O 原理部分-I/O 原理 性
RAPID 参 考手册

1

1.指令
1.1.AccSet—降低加速度 用途:
当处理较大负载时使用 AccSet 指令。它允许减慢加速度和减速度,使机器人有 一个更平滑的运动。
该指令只能在主任务 T_ROB1 中使用,或者如果处于多运动系统,在 Motion 任 务中。 基本范例:
2
AccSet 的基本范例说明如下。 例1 AccSet 50,100;
BitPos: 数据类型:数字 BitData 中将被设为零的位的位置(1-8)。
限制: 字节数据类型的范围是十进制的 0-255。 有效的位的位置为 1-8。
语法: BitClear [BitData ‘:=’]<字节变量或者恒量(INOUT)>’,’[BitPos’:=’]<数字表达式(IN)>’;’

qrobot alpha 编程

qrobot alpha 编程

qrobot alpha 编程Qrobot Alpha 是一款智能对话机器人,可以通过编程来开发不同的功能和应用。

以下是一些关于编程 Qrobot Alpha 的相关参考内容:一、Python 编程Qrobot Alpha 支持使用 Python 编程语言进行开发。

Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言,它能够与 Qrobot Alpha 进行交互并实现各种功能。

1. 安装 Python:在开发 Qrobot Alpha 的过程中,首先需要在电脑上安装 Python 解释器。

可以从官方网站()下载适合你操作系统的版本,并按照安装步骤进行安装。

2. Qrobot Alpha SDK:为了方便与 Qrobot Alpha 进行交互,可以使用 Qrobot Alpha SDK。

这个 SDK 为 Python 提供了一些特定的函数和类,使得开发 Qrobot Alpha 更加简单。

可以从官方网站下载 SDK,并根据 SDK 提供的文档进行安装和设置。

3. 开发对话功能:使用 Python 编程语言,可以编写 Qrobot Alpha 的对话功能。

通过调用 Qrobot Alpha SDK 提供的函数,可以向机器人提问并获取回答。

可以编写一系列问题和对应的回答,以构建一个自动化的对话系统。

4. 添加功能模块:除了对话功能,还可以通过编程为 Qrobot Alpha 添加其他的功能模块。

比如,可以编写一个天气查询模块,使得机器人可以根据用户的指令查询当前或未来几天的天气情况。

可以使用 Python 中的第三方库来实现这些功能,比如 requests 库来发送网络请求获取天气数据。

二、机器学习和人工智能Qrobot Alpha 也支持使用机器学习和人工智能的编程方法进行开发。

利用机器学习的算法和模型,可以使得机器人具备更高级的智能。

1. 数据收集和预处理:机器学习需要大量的数据来进行训练和学习,因此需要对数据进行收集和预处理。

Python与自然语言生成文本摘要与翻译

Python与自然语言生成文本摘要与翻译

Python与自然语言生成文本摘要与翻译Python是一种功能强大的编程语言,可以用于各种应用,包括自然语言处理(NLP)领域。

在本文中,我们将重点介绍Python在文本摘要和翻译方面的应用。

一、自然语言生成文本摘要文本摘要是从一段长文本中提取出其核心内容的技术。

Python提供了许多库和工具,可以帮助我们生成高质量的摘要。

1. 文本预处理在进行文本摘要之前,我们首先需要对文本进行预处理。

这包括去除停用词、标点符号和数字,对文本进行分词等等。

Python中的NLTK(自然语言工具包)和SpaCy都是非常有用的工具,可以帮助我们实现这些预处理步骤。

2. 提取关键句关键句是文本摘要的重要部分。

Python中的TextRank算法可以帮助我们自动提取文本中的关键句。

TextRank基于图论和PageRank算法,通过计算句子之间的相似度来确定关键句。

3. 生成摘要通过结合关键句和原文本,我们可以使用Python中的摘要生成算法来生成文本摘要。

文本摘要生成算法通常采用抽取式或生成式方法。

抽取式方法是直接从文本中提取关键句,而生成式方法则是根据语义生成新的句子。

Python中的Gensim和Sumy等库提供了这些算法的实现。

二、自然语言翻译自然语言翻译是将一种语言的内容转化为另一种语言的过程。

Python在自然语言翻译方面也有很多有用的库和工具。

1. 翻译APIPython中的Google Translate API或Microsoft Translator API等可以帮助我们实现自然语言翻译。

这些API提供了简单且易用的接口,可以直接调用它们来实现翻译功能。

2. 机器翻译模型除了使用翻译API外,我们还可以使用Python来构建自己的机器翻译模型。

机器翻译模型可以基于统计机器翻译(SMT)或神经机器翻译(NMT)方法。

Python中的库如OpenNMT和TensorFlow可以帮助我们构建和训练这些模型。

英文书 python魔法

英文书 python魔法

英文书 python魔法Python魔法:探索编程语言中的神奇功能Python作为一种流行的编程语言,以其简洁、易读、可扩展的特性而受到广泛的欢迎。

除了常规的编程任务外,Python还提供了许多强大的功能和特性,被称为“魔法”。

在本文中,我们将探索一些与英文书籍相关的Python魔法,帮助你更好地利用Python来处理和分析英文文本。

1. 文本处理Python中的字符串处理功能非常强大,可用于处理英文文本。

你可以使用内置的字符串函数来操作和处理文本,比如字符串的分割、替换、合并等。

此外,Python还提供了正则表达式功能,用于更高级的文本匹配和处理。

2. 文本解析对于处理英文书籍中的结构化数据,Python提供了多种解析库。

例如,你可以使用BeautifulSoup库来解析HTML文本,将其转换为易读的文本格式。

或者,你可以使用Python的内置XML解析器来处理XML文档。

3. 文本分析Python中的自然语言处理(NLP)库可以帮助你进行更深入的文本分析。

例如,你可以使用NLTK库来处理文本语料库,执行分词、词性标注、命名实体识别等任务。

另外,SpaCy库也提供了强大的文本处理和分析功能。

4. 机器翻译Python中的机器学习和深度学习库可以帮助你构建自己的机器翻译模型。

你可以使用TensorFlow或PyTorch等库来构建神经网络模型,并使用已有的大规模翻译数据集进行训练。

通过这种方式,你可以实现高质量的机器翻译,并将其应用于英文书籍的翻译任务中。

5. 情感分析Python中的情感分析库可以帮助你分析英文书籍中的情感倾向。

例如,你可以使用TextBlob库来进行情感极性分析,判断一段文本的情感是正面、负面还是中性的。

这对于分析读者对某本书的评价或分析某个情节的情感表达非常有用。

6. 文本生成Python中的自然语言生成库可以帮助你生成英文文本。

你可以使用GPT-2或GPT-3等预训练模型来生成连贯的英文句子,甚至可以生成完整的文章。

如何使用编程技术实现自然语言处理

如何使用编程技术实现自然语言处理

如何使用编程技术实现自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的一个重要分支,它涉及通过编程技术来处理和理解人类语言。

在当今信息爆炸的时代,NLP的应用越来越广泛,从语音助手到机器翻译,都离不开NLP的支持。

本文将探讨如何使用编程技术实现自然语言处理。

首先,为了实现自然语言处理,我们需要掌握一种编程语言,如Python。

Python是一种简洁而强大的语言,拥有丰富的库和工具,非常适合处理自然语言。

通过Python,我们可以使用NLTK(Natural Language Toolkit)等库来进行文本预处理、分词、词性标注等操作。

文本预处理是自然语言处理的第一步,它包括去除噪声、标点符号和停用词等。

噪声是指文本中的无关信息,如HTML标签、特殊字符等,可以通过正则表达式等方式进行过滤。

标点符号是文本中的标点符号,可以使用字符串操作函数去除。

停用词是指在文本中频繁出现但没有实际意义的词语,如“的”、“是”等,可以通过NLTK提供的停用词列表进行过滤。

分词是将文本按照词语划分的过程,常用的方法有基于规则的分词和基于统计的分词。

基于规则的分词是通过预先定义的规则来划分词语,如按照空格、标点符号等进行划分。

基于统计的分词是通过统计词语出现的频率和上下文信息来划分词语,如使用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)进行分词。

词性标注是将分词后的词语标注为名词、动词、形容词等词性的过程。

词性标注可以帮助我们理解句子的语法结构和句子成分之间的关系。

常用的方法有基于规则的词性标注和基于统计的词性标注。

基于规则的词性标注是通过预先定义的规则来判断词性,如根据词尾、前缀等进行判断。

基于统计的词性标注是通过训练模型来判断词性,如使用隐马尔可夫模型进行词性标注。

除了文本预处理、分词和词性标注,自然语言处理还涉及到词义消歧、命名实体识别、情感分析等任务。

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[Mechanical Translation, vol.3, no.1, July 1956; pp. 20-25] Preprogramming for Mechanical TranslationR.H. RichensTRANSLATION is a species of communication in which the set of symbols adopted by the com- municator is changed into another set of sym- bols before reception. It is possible to argue that all communication involves such a substitu- tion of symbols and that communication within a single language is merely a limiting case of translation. For present purposes, however,we shall confine the scope of discussion to trans- lation between different spoken or written lan- guages.We have next to inquire as to what remains in- variant in translation. If we try to convey the maximum significance of the symbols of the base language, it is clear that a great deal is in- volved: gross meaning, the subtler overtones, deliberately concealed meanings, manifestations of the subconscious mind, the sound of the base words or their appearance in script, metrical characteristics, etymology, the associations en- gendered by the communication, the statistical characteristics of the communication as a sample of the output of a particular author or period, and the pleasure or otherwise engendered by com- munication in an informed or cultivated reci- pient. It is obvious that a mere fraction of all this comes over in any translation and hencewe derive the notion of translation as a scaled process. We translate at various levels and in respect of various characteristics. An addition- al limitation on the precision of translation is provided by the peculiarities of the target lan- guage which may contain no symbol for an idea in the base language, a frequent occurrence in the case of exotic plants or animals, or no method of rendering an idea without adding an inaccurate qualifier, as in Chinese-to-English translation where the neutrality of the Chinese noun with respect to number cannot be preserved. The notion of level or mode of translation is important. Machine translation has earned a certain notoriety for its indulgence in very low- level translation and its fondness for what has come to be known as mechanical pidgin. For certain purposes, however, such as locating al- lusions, low-level translation may be all that is required. Confusion only occurs if the mode of translation is not made clear.We are now in a position to discuss the notionof preprogram. Machine translation depends on collaboration between linguists, engineers and an obscure set of people interested in the bridge territory between the two, where pro- blems of logic and semantics arise. It is not to be expected that a person whose primary in- terests are linguistic will appreciate the nicer details of electronic circuitry. It is therefore important to develop procedures that are com- prehensible to linguists and engineers alike and can be used as the basis for developing detailed programs for any particular machine. Such general procedures are referred to here as pre programs. Till now, the devices principally used for experiments in machine translation have been punched-card machines and electro- nic computers. It is possible that the best ma- chine for machine translation as regards both efficiency and expense has not yet been devised. It is important therefore to develop procedures that are not tied down to any particular machine but which can easily be applied to a particular machine when required.A question that is of considerable interest is the optimum combination of man and machine.It has come to be generally recognized that ma- chine translation with intensive human pre-and post-editing is hardly worthwhile since this method is largely concerned with remedying the defects of the machine. A far more satisfactory concept is that of companionship. An efficient translating machine that can operate whenever required, can continue when its human partner is fatigued, can instruct its partner without the wearisome labor of consulting dictionaries and grammars, and can retire quietly into the back- ground when the human partner desires to exer- cise his powers unaided qualifies in considerable measure as a good companion.After these preliminaries, we can proceed directly to concrete problems.The following convention will be used. A term in single quotes is used to represent the word in the target language of which the quotation is a common meaning.For purposes of machine translation it is con- venient to distinguish between the following operations:Preprogramming 211.Transfer of meaning.2.Transfer of ambiguity.3.Transfer of structure.4.Injection when, for example, number isattached to a neutral Chinese noun.5.Restraint, preventing the machine fromexcessive semantic analysis.The first stage in machine translation is cha- racter recognition. There are three possible methods:plete human recognition in which areader deals with a familiar script.2.Incomplete human recognition in whichcertain visual characteristics of an un-known script are picked out.3.Photoelectric recognition, using standardfonts.This stage is of very considerable importance as far as the economics of machine translation is concerned, but is irrelevant to the subsequent operations and is therefore excluded from the preprogram.The outcome of recognition is the conversion of the symbols of the base text into a functional equivalent such as holes in punched cards or teleprinter tape. Having obtained a functiona- lized text, the next stage is matching against a mechanical word-dictionary. This operation has been discussed in some detail by R.H. Richens and A.D. Booth1, and I shall only refer to essentials now. Each word of the base text must be matched against the entire mechanical dictionary, searching backwards. In some cases, a presorting of the base text into alphabetical order will expedite this operation. Then, as soon as a dictionary word is encountered which is wholly contained in the base word, the equi- valent or equivalents in the target language must be entered. Should there be a residue, i.e., if a base word is inflected, the residue must then be matched against the mechanical word- dictionary in its turn. In the Chinese sentence studied by the Group, affixes do not come into the picture.A point not sufficiently considered in the earlier paper concerns languages such as Latin with different conjugations and declensions or like Welsh with initial mutation. In this case, 1. Machine Translation of Languages. New York1955, p. 24.when transferring an affix, or in Welsh, the body of the word after cutting off the mutable initials, an indication of the conjugation mustbe extracted from the mechanical word- dictionary. Then, when matching the detached component, the conjugation indicator must be matched simultaneously.Thus Welsh nhroed will be decomposed into nh (t declension)— no meaningroed (t declension)— 'foot'The result of this operation is the sequence of equivalents dubbed mechanical pidgin.Matching against the mechanical word- dictionary, however, cannot be confined to the matching of single words. In most languages, irreducible compounds occur such as "cool off" which in contrast to "im-possible" cannot be analyzed into semantic components. Such irre- ducible compounds must be entered as such in the mechanical dictionary. Then, when matching a word which may be part of an irreducible compound, it is necessary to extract both the meanings in isolation and the meaning in combi- nation . A second matching is then necessaryto ascertain whether the other component of the potential compound is present. If this is not, the compound can be erased. If the other memberof the compound is present, it may be possibleto accept the compound without further opera- tion. In the Chinese sentence under considera- tion, the chances of encountering yung2-chieh3'dissolve' in which the components retain their isolated meanings are relatively low.It may be necessary, however, as in the caseof German separable verbal prefixes, to defera decision as to whether an irreducible com- pound is present until the syntax has been ana- lyzed.Whenever a compound is accepted, the mean- ings of the components in solution must be erased.Thus, to obtain an output in mechanical pidgin, the mechanical dictionary must contain the words or parts of words of the base language, irredu- cible compounds, the equivalents in the target language, and indications of conjugation. In order to translate at a higher level, a more elaborate mechanical dictionary is required.There are two types of information that we can utilize at our next level, syntactical and seman- tic. In the sentence "the dog bites the cat", sub- ject and predicate are distinguished syntactically; in the sentence "this plant has yellow petals", semantic analysis indicates a botanical rather22 R- H. RichensPreprogramming 23than engineering significance for "plant". Syn- tactic information will be dealt with first sinceit appears to present rather less complex pro- blems than semantic information.In order to analyze syntax, it is convenient to allocate words to word classes. In some cases these can be parts of speech or parts of speech delimited in various ways. Sometimes, in the Chinese chi2 'and', in which "reach" is an al- ternative meaning, the word class will be the sum of "and" and "verb". There is nothing against using different categories of word classes for different pairs of languages, though a general unified scheme has some obvious ad- vantages. It is useful to allocate some of the most frequent multipurpose words to one-member classes of their own.For utilizing syntactical information the me- chanical dictionary must contain expressionsfor the word class of each entry; this will take the form of a number or series of numbers for each word. When translating at this level, the preliminary matching process now results in the output of a sequence of word class expres- sions corresponding to the sequence of words in the base text. There are now various possibili- ties. Dr. Parker-Rhodes would use the word classes to provide material for a computing schedule based on a moderately restricted setof instructions. I take this as analogous to learning a foreign language by means of a gram- mar. The method suggested here is more ana- logous to learning one's native tongue, in which correct usage is arrived at by imitation over a long period with no conscious realization of rules. The mechanical dictionary in the present me- thod must contain a supplementary dictionary of word-class sequences. The sequence of word classes for a single sentence is then treated as a single compound or inflected word. This is decomposed into its constituents in the same way as the individual words are decomposed into stem and affix, that is by matching the initial component first and then proceeding to the next and so on to the end. It is possible that, in the case of word-class sequences, the front may not be the best place to start, at least in some cases. This is a matter for further investigation.The mechanical word-class sequence dictionary contains the following data under each entry:1.Word-class sequence.2.Rearrangement instructions.3.Alternative instructions.4.Pre- and post- insertion instructions.5.Word-class equivalent.The result of the matching procedure against the word-class sequence dictionary is to generate a series of instructions and a new word-class se- quence. The latter then provides the basis fora new cycle of matching against the word-class sequence dictionary. The whole procedure is re- peated until a word-class sequence is generated that is wholly contained in the mechanical dic- tionary. The operation is then concluded.The accumulated instructions can then be read off, the rearrangements made, alternatives eli- minated, and the necessary insertions made. In the Chinese sentence, three reductional cycles were involved. The procedure is illustrated in Table I. The output reads "however the appear- ance and degree of dissolv- ing of these two en- tities are somewhat un- alike".The information utilized so far has been syn- tactical. The semantic information is more dif- ficult to process and what follows is merely ten- tative.A possible method is to attach semantic indica- tors to significant words and to collect the indi- cators as one proceeds through a passage, using the totals to decide between alternative render- ings of doubtful words. Thus "petal", "stem" and "pineapple" could be accompanied by indica- tors for "botanical". This might help to limit "plant" to its botanical rather than its engineer- ing sense. As Dr. Thouless has pointed out, some difficulty might be encountered with a "pineapple- slicing plant", but in this case "slicing" might carry an indicator pointing the other way. I am not in a position to say how useful this method could be. It has the advantage of collecting in- formation as the text is traversed. However, it is obviously an extremely crude way of mobili- zing semantic information and I should there- fore like to consider next a more difficult but more fundamental approach.I refer now to the construction of an interlingua in which all the structural peculiarities of the base language are removed and we are left with what I shall call a "semantic net" of "naked ideas". These bear some obvious resemblances to the linguistic configurations discussed already. The elements represent things, qualities or relations. I associate adjectives (usually mona- dic relations) and verbs (dyadic or higher rela- tions) in the Japanese way.A bond points from a thing to its qualities or relations, or from a quality or relation to a further qualification.R. H. Richens"black cat" iscat black“The cat is on the mat" or"The mat is under the cat" is1 2cat on matIn asymmetrical relations, the bonds are not interchangeable."The dog bites the cat" can be represented as1 2 1 2dog part of teeth contact cat muchIf a different category of bond is used for doubt- ful or uncertain connections, a method of pre- cisely delimiting the field of ambiguity is avail- able.Constructions of the type dog part of teeth are not used since this would assume the possibi- lity and desirability of weighting the terms of dyadic relations in terms of "superiority" or "inferiority".When the Chinese sentence studied by the Group is represented as a semantic net, the fig- ure obtained is of considerable complexity. What is more, various deficiencies in the information provided by the sentence become apparent; for instance, no mention is made of the solvent, with- out knowledge of which the significance of "solu- bility" is vacuous.•This raises the question of "restraint". A translator is frequently under the necessity of reproducing ambiguities or inconsistencies in the base language by corresponding ambiguities or inconsistencies in the target language. If a ma- chine is to utilize semantic data, it must necessa- rily analyze the semantic relations of the passage fed into it. If this analysis is carried too far, the base passage is in danger of such severe mang- ling that a readable output in the target language will not be obtained. Thus in the example quoted, a machine that indulges in semantic analysiswill demand information on the solvent; if how- ever, it is restrained to conform to the frailties of human nature, it should be possible to stop analysis at the level of the concept "solubility" and present the smooth inadequate output that a human translator is expected to provide. It might prove possible to arrange for a machine to trans- late at various levels of restraint so that the or- dinary person and the logician can each be satis- fied.The semantic net thus represents what is in- variant during translation. It can, of course, be transformed into a unique linear sequence for dictionary purposes, rather in the way that the structural formulae of organic compounds can be given linear codes for purposes of cataloguing. The problem of extracting semantic nets from base texts is difficult and no general mechani- cal procedure has yet been devised. One possi- bility is to regard the words of the base passage as pieces in a jigsaw puzzle. Each word has a number of semantic properties - differently shaped protuberances in the jigsaw analogy - which fit in with some words but not with others.1 2Thus the relation “ see " can only attach on the left-hand side to a human being or animal. Syntax already restricts the number of possible combinations; semantics limits the possibilities still further.If syntax and semantics do not lead to a unique interlocking, we have an ambiguous situation. Ambiguity can be represented in a semantic net by introducing a second category of bonds, and can presumably be transferred to the target passage if so required.The syntactical procedure discussed earlier in this paper dealt with a specific pair of languages. It is more satisfactory theoretically to go through an interlingua that is capable of expressing the nuances of all the languages considered in a translation program and is more adequate for logical analysis than any existing language. Such an interlingua would have the practical advantage of connecting such languages as Welsh and Japanese, where the labor of compiling a specific translation program would not be worth- while. It is well known that two-stage transla- tion via an intermediary language is unsatisfac- tory; this is only so, however, when the interme- diary language is a natural rather than a uni- versal language.The semantic nets described above have an obvious bearing on the question of a universal interlingua. If the elements (ideas) are re- placed by letters with an ideographic significance only, we have in fact an ideographic algebraic script with obvious potentialities for machine translation work. The elaboration of a systemof ideographs for handling discourse is one of the current research projects of the Cambridge Group.In conclusion, I would like to return to the no- tion of translation as a scaled process in which a selection has to be made of the amount of infor- mation to be transferred. It is only a furtherstep to the notion of translation as a limiting case of abstracting. In ordinary academic life, especially in science, abstracts are required far more frequently than full translations. In the future, the increased rate of publication is likely to make the production of abstracts far more necessary. It therefore seems that any procedure of selective transfer of ideas is likely to be of considerable future interest. Semantic nets have an obvious relevance in this connection. This paper had, as its object, a brief descrip- tion of some of the work being done by the Cambridge Language Research Group on machine translation. This work has now reached the stage where one is beginning to dabble seriously in schemes for machine abstracting.。

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