基于句子语义结构的统计机器翻译研究

项目名称： 基于句子语义结构的统计机器翻译研究

项目编号： No.61401295

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 李军辉

作者单位： 苏州大学

项目金额： 25万元

中文摘要： 基于语义的统计机器翻译(SMT)一直是研究者追求的目标。目前，主流SMT模型（例如短语模型、层次短语模型和树模型）在翻译过程中很少利用句子的语义信息。本项目将在前期研究的基础上，重点研究基于句子语义结构的SMT技术亟需解决的两个核心问题：一是分析现在SMT系统在句子的翻译过程中发生了哪些语义信息的缺失；二是研究如何在SMT系统中有效控制这种缺失。主要研究内容包括：1)充分发掘能够提高SMT质量的语义结构信息，设计合理有效的句子级语义控制框架；2)设计合理的句子级语义结构表示，并探索语义结构的映射，即给定源端语言的语义结构，将其转换映射为目标语言的语义结构；3)探索基于语义结构的句子翻译，即给定了句子源端语义结构及其目标端的映射，如何综合这些信息到SMT中，也就是说如何用源端和目标端的语义结构来指导现有的SMT技术。

中文关键词： 统计机器翻译；语义分析；语言生成；神经机器翻译；句法

英文摘要： While it has been claimed since the inception of machine translation, semantic models are the goals for statistical machine translation (SMT) to achieve human-like translation, most popular translation models (e.g., phrase-based, hierarchical phrase-based

英文关键词： statistical machine translation；semantic parsing；language generation；neural machine translation；syntax