课前思考： 1、什么是语料库？如何将语料库用于翻译研究中？ 2、基于语料库的翻译研究有什么优势？ 3、基于语料库的翻译研究有什么样的局限性？

在英语学术写作过程中，词语搭配的选择往往是影响语言地道性的重要因素。本文介绍在线语料库工具的几个重要功能：搭配词检索、近义词检索和近义词搭配检索、模糊检索，以及文本修改。介绍在线语料库工具的目的在于增强学习者的学术语言意识，并为提高学生学术写作语言表达的地道性提供辅助工具

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

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 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）

【自然语言处理与理解】利用人类计算技术的语音语料库标注方法及其实现

《广东外语外贸大学学报》：浅析非英语专业大学生英语写作的若干问题——基于 CLEC 语料库及问卷调查的研究（新罕布什尔大学：张西芳）

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

《集美大学学报（哲社版）》：语料库数据驱动下词块能力与英语写作研究（福建师范大学福清分校：林巧文、郑静）