机器翻译的历史 机器翻译的分类 机器翻译的范式 机器翻译的基本策略 基于规则的机器翻译方法 基于实例的机器翻译方法

4 . 1 机器翻译的四种实现方法 4.2 基于实例的机器翻译改进方法 4.3 基于实例的机器翻译方法实践

基于翻译记忆的机器翻译方法 基于模板（模式）的机器翻译方法 双语语料库对齐技术 – 句子对齐 – 词语对齐 机器翻译的评价

什么是自然语言处理 机器翻译（Machine Translation） 信息抽取的结果 自然语言处理所涉及的学科 基于规则的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） 形态还原算法 基于规则的歧义字段消歧方法 句法分析——组成分分析 自底向上句法分析 句法分析与逻辑程序设计 增加句法符号和规则带来的问题 合一文法 语义组合 机器翻译

 自然语言处理概述 ◼ 什么是自然语言处理 ◼ 自然语言处理的典型应用 ◼ 自然语言处理的基本任务 ◼ 自然语言处理的基本策略和实现方法 ◼ 自然语言处理的难点 ◼ 自然语言处理所涉及的学科  基于规则（知识工程）的自然语言处理方法（理性方法，传统方法） ◼ 基于词典和规则的形态还原（英语）、词性标注以及分词（汉语、日语） ◼ 基于CFG（上下文无关文法）和扩充的CFG（复杂特征集、合一运算）的句法分析 ◼ 基于逻辑形式和格语法的句义分析 ◼ 基于规则的机器翻译  基于语料库（数据）的自然语言处理方法（经验方法） ◼ 语言模型（N元文法） ◼ 分词、词性标注（序列化标注模型） ◼ 句法分析（概率上下文无关模型、移进-规约分析器） ◼ 文本分类（朴素贝叶斯模型、最大熵模型） ◼ 情感分析 ◼ 机器翻译 (IBM Model等) ◼ ......（基于神经网络的深度学习方法）

机器翻译研讨会（PPT讲稿）神经机器翻译前沿进展（PPT讲稿）

对于机器翻译研究来说，本章的第一任务是要建立语言的机器词典, 这一机器词典是多语言的。例如各自的藏, 英, 汉语机器词库。 单词与词组的处理与分析, 对于汉语来说, 首先必须要进行单词的自动切分。自动切分歧义部分是解决的难点, 不但可能用到规则推理, 而且还可能用到语法分析, 语义用分析, 更详细的过程可以结合第六章等一起研究。 词语分类和兼类的分析与处理是本章研究的又一重点。 本章的最后将研究词处理的一些细节问题。 5 . 1 机器词典概述 5 . 2 自动分词 5 . 3 词语的排序, 检索, 词库 5 . 4 词语的分类与兼类问题 5 . 5 词语处理的其它问题 5 . 6 . 1 概述 5 . 6 . 2 多义词类型 5 . 6 . 3 消歧方法 5 . 5 . 7 英语形态还原

6.1 句法分析与用作翻译的理论基础 6.2 其它相关语法介绍 6.3 语法分析在机器翻译中的应用 6.4 汉语和英语语法的概述 6.5 语义分析

1.1 人工智能简介 1.2 机器翻译概述

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