论文类型:期刊论文
发表刊物:大连理工大学学报
收录刊物:Scopus、CSCD、ISTIC、PKU
卷号:54
期号:1
页面范围:91-99
ISSN号:1000-8608
关键字:短语依存树库;机器翻译;节点对齐;句法功能;语义角色
摘要:、旅游景点介绍等,但这些译文大多是一个门面的装饰,译文质量参差不齐,不能作为翻译学习的样本.PCEDT专门把宾州英文树库翻译成捷克语而没有采用现有译文语料,考虑的原因之一就是能够收集到的翻译文本翻译太自由,意译和编译普遍,很难实现深度的平行.而政府文件的官方翻译是要向外界传达国家重要信息的,翻译质量很高.这些文本是译员学习的样本,也应该作为机译学习的样本,以提高机译的质量.因此,本文尝试利用人译的思路深度加工这些双语文本,并实现最大程度的对齐,为机器翻译研究构建一个高质量的学习和评测语料库.
