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有限语料汉蒙统计机器翻译调序方法研究
摘要：
随着中蒙关系的不断加深，中蒙之间的交流越来越频繁，因此汉蒙机器翻译工作也越来越重要。然而，由于汉蒙语言结构上的差异以及语料的稀缺性等诸多因素的制约，导致汉蒙机器翻译的实现面临很大的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种有限语料汉蒙统计机器翻译调序方法，该方法通过对句子的不同组合方式进行学习和训练实现汉蒙机器翻译的自适应调序，从而提高了机器翻译的准确度和可靠性。
关键词：机器翻译，调序，汉蒙语言，有限语料
一、引言
随着经济全球化及互联网的快速发展，中蒙之间的交流不断加深。中蒙机器翻译技术的研究和应用具有十分重要的现实意义。
然而，汉蒙两种语言之间存在着语言结构的差异，这使得汉蒙机器翻译也面临着很多挑战。例如，汉语中常用的是被动语态，而蒙古语则较少使用被动语态，这就导致了在机器翻译过程中出现了很多错误。同时，受到语料稀缺的限制，现有的机器翻译技术在汉蒙语言翻译方面存在很大的不足。
因此，在这种情况下，本文提出了一种有限语料汉蒙统计机器翻译调序方法，以期提高汉蒙机器翻译的准确性和可靠性。
二、有限语料汉蒙统计机器翻译调序方法
有限语料汉蒙统计机器翻译调序方法是一种基于样本学习的机器翻译算法，通过对汉蒙语料库的学习和训练，根据统计模型确定合适的翻译结果。
该方法主要由以下四个步骤构成。
1.语料库准备
在机器翻译的过程中，对于语料库的准备具有重要的意义。本文所使用的汉蒙语料库是由经过处理后的人工翻译文本构成的。为了保证语料库的质量和数量，我们应当使用大量的汉蒙语料进行训练。
2.机器翻译模型的建立
本方法使用基于贝叶斯网络的机器翻译模型，通过对汉蒙语言句子的不同组合方式进行学习和训练，实现机器翻译的自适应调序。该模型主要有以下特点：
(1)句子被分割为一个一个的短语，而非整个句子
(2)短语之间的语序是没有规定的
(3)短语的翻译概率由贝叶斯网络计算出来
(4)根据翻译概率进行短语排序
3.翻译过程
在翻译过程中，首先将输入的汉语句子分割为若干个短语，然后将短语按照已经建立好的机器翻译模型进行排序。最后，将排序后的短语进行组合，得到蒙古语的翻译结果。
4.机器翻译结果评估
针对机器翻译后得到的蒙古语翻译结果，可以使用BLEU算法进行准确度评估。同时，还应该对机器翻译模型进行优化和调整，以提高机器翻译准确性和可靠性。
三、实验分析
为了验证提出的有限语料汉蒙统计机器翻译调序方法的有效性，本文进行了一系列的实验研究。
首先，我们选择了常用的汉蒙语料库进行训练和测试，用训练后的模型对测试集中的汉语句子进行翻译，并与人工翻译结果进行比对。
实验结果表明，该方法的机器翻译准确率和可靠性都得到了明显的提高。同时，我们进一步对模型参数进行优化和调整，得到了更好的翻译效果。
四、总结
本文提出了一种有限语料汉蒙统计机器翻译调序方法，以实现汉蒙机器翻译的自适应调序，从而提高翻译的准确性和可靠性。该方法通过对汉蒙语言句子的不同组合方式进行学习和训练，根据统计模型确定合适的翻译结果。实验结果表明，该方法的机器翻译准确率和可靠性都得到了明显的提高。对于有限语料的情况，我们可以使用深度学习等方法进行优化，从而更好地提高机器翻译的效果。