[发明专利]机器翻译中的复杂上下文相关处理方法

说明书

本发明涉及机器翻译中复杂上下文相关处理技术，属于机器翻译技术领域。

复杂上下文相关处理是解决机器翻译中多义问题的主要手段。目前，绝大多数机译系统都回避了复杂上下文相关处理问题，而涉及上下文相关处理的一些理论，基本上也是无法实现的。

同样，在基于规则的机器翻译系统中，也很难处理复杂上下文相关问题。大多数机译系统只处理复杂相关问题中的最简单的情况，还有一些系统采用了程序包的方法，通过滚雪球的办法不断增加子程序来解决上下文相关问题。但从根本上说，它们并不能满足复杂上下文相关问题的处理，原因是效率太低，而且就事论事，遇到一种情况就加入一个子程序，给程序维护增加很大难度。另外，在子程序太多时，很难区分不同情况，带来了程序应用方面的模糊性。

因此，如何实现复杂上下文相关处理，便成为当前国内外机译研究的重要课题。

本发明的目的旨在提供一种复杂上下文相关处理技术，该技术可将全局问题局部化处理，既提高了区分多义的处理能力，又简化了复杂上下文相关的处理。

下面首先给出复杂上下文相关定义：

复杂上下文相关可定义为一个结构成分(或意段)的特征的选择与其左部和/或右部某一位置的结构成分(和/或意段)的特性有关，具体可分为以下几种情况：

(1)Property(A)<-context(L,B)&Property(B)

成分A的特性与左部特定位置L的成分B的特性相关。

(2)Property(A)<-context(XL,B)&Property(B)

成分A的特性与左部任意位置XL的成分B的特性相关。

(3)Property(A)<-context(R,B)&Property(B)

成分A的特性与右部特定位置R的成分B的特性相关。

(4)Property(A)<-context(XR,B)&Property(B)

成分A的特性与右部任意位置XR的成分B的特性相关。

上述情况中，B的特性只是临时用来决定A在句子中应表现的特性，而不决定B本身在句子中出现的特性。

本发明是通过如下方法实现的：

(一)把上述与规则头部模式和词条有关的上下文相关信息以函数的形式分别定义在规则和词条中。

(1)在规则中建立上下文相关函数，规则的形式为：    

<头部>-><上下文相关函数>，<右部>，<转换体>

其中：<头部>为被归约成分，<右部>为当前归约结果，<转换体>对应于该次归约的转换体，<上下文相关函数>为若干个上下文相关函数。

(2)在字典中建立上下文相关函数，字典中每个单词的形式为：

入口单词  特征集合1  上下文相关函数11  译文11

          特征集合1  上下文相关函数12  译文12

          特征集合2  上下文相关函数21  译文21

(二)上下文相关函数既定义了上下文相关信息，同时它也是嵌入规则和词条数据中的一种操作。其中，上下文相关信息包含了当前头部模式(或词条)在当前归约结果下与其相关的成分特性及其位置。

在规则中定义了上下文相关信息后，复杂上下文相关问题即可通过在不同规则中调用上下文相关函数来解决。由于不同规则应用时头部模式不同，而且调用上下文相关函数的参数也不同，因而上下文相关函数在不同时刻执行的效果也就不同，自然就区别了不同情况。

上下文相关函数被执行时，根据调用参数的要求在当前归约模式中查找所需成分及其特性；若查找范围还未归约，则先调用系统翻译处理机制本身对当前模式中相应内容进行归约，然后再查找所需成分及其特性，上下文相关条件成立，才对规则头部进行归约。

(三)词条中的上下文相关处理与规则类似。

本发明采用数据与操作一体化的技术，在规则和字典嵌入上下文相关信息及上下文相关操作，使上下文相关处理情况的判定只局限于其所对应的当前模式有关的情况，从而减少了操作的模糊性。这样就实现了全局问题局部化处理，既提高了区分多义的处理能力，又简化了复杂上下文相关的处理，有效地解决了复杂上下文相关处理这一难题。

以下结合附图和发明实例对本发明作详细描述。

图1是本发明的算法流程图；图2和图3均为归约过程中生成的结构树。