Introduction Proposed Method I: New Criterion Proposed Method II: Combination Proposed Method III: Linguistics Domain-Specific Online Translator Conclusion

【学术论文】引入复述技术的统计机器翻译研究综述

 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）的传统自然语言处理方法（理性方法） ◼ 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

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

课前思考： 1、如何理解翻译与本地化、国际化及全球化之间的关系？ 2、如何让本地化这个新兴行业成长得更快、更成熟？试分析机遇与挑战。 3、机器翻译在本地化领域的发展空间如何？

3.1 产生式系统 3.2 产生式系统的搜索(控制)策略 3.3 图搜索算法 3.4 产生式系统的规则问题 3.5 应用举例 3.6 产生式系统的不确定性问题 3.7 系统设计技巧

西南师范大学精品课程：《人工智能与机器翻译》课程教学资源（PPT课件）习题（杨宪泽）

7.1 机器学习概述 7 . 2 从例子中学习 7 . 3 类比学习 7 . 4 解释学习

2 . 1 概述 2 . 2 一阶谓词逻辑表示方法 2 . 3 单元表示方法 2 . 4 知识表示的小结

第7章中文 Windows98下常用工具软件的使用 7.1解压缩软件的使用 7.2多媒体播放软件 7.3计算机病毒防治与杀毒软件 7.4机器翻译软件 7.5图形图像软件