1、機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)不同自然語言間翻譯的學(xué)科。統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯是當(dāng)前主流的機(jī)器翻譯方法，它以平行語料庫為基礎(chǔ)獲取翻譯知識(shí)，可以開發(fā)出高效、性能優(yōu)良的翻譯系統(tǒng)。但是當(dāng)領(lǐng)域發(fā)生變化時(shí)，翻譯系統(tǒng)由于缺少該領(lǐng)域的翻譯知識(shí)導(dǎo)致性能降低。因此，構(gòu)建大規(guī)模高質(zhì)量特定領(lǐng)域的平行語料庫對于該特定領(lǐng)域統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)性能的提高具有重要作用，但是平行語料庫的人工構(gòu)建成本很高，利用機(jī)器翻譯構(gòu)建的質(zhì)量又很低。
　　針對這個(gè)問題，本文重點(diǎn)研究了人工翻譯與機(jī)器

2、翻譯相結(jié)合的平行語料構(gòu)建方法，以實(shí)現(xiàn)低成本高效率地構(gòu)建平行語料的目標(biāo)。本文根據(jù)特定語言對間翻譯人員的現(xiàn)實(shí)情況提出了兩種平行語料構(gòu)建方法:
　　(1)在目標(biāo)語言對的翻譯人員奇缺的情況下，本文提出了基于樞軸語言的平行語料構(gòu)建方法，即利用第三種語言作為橋梁，借助已有的機(jī)器翻譯技術(shù)，并融合主動(dòng)學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建目標(biāo)語言對的大規(guī)模高質(zhì)量平行語料庫。本文通過以英語作為樞軸語言構(gòu)建日漢平行語料庫的實(shí)例研究，利用成熟的基于短語的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)，重點(diǎn)

3、描述了基于樞軸語言的平行語料構(gòu)建方法、基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的領(lǐng)域適應(yīng)方法、基于譯文自動(dòng)評測的良好譯文選擇方法、翻譯系統(tǒng)的更新迭代和評價(jià)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠快速構(gòu)建日漢平行語料，并有效提高日漢翻譯系統(tǒng)的性能。
　　(2)在目標(biāo)語言對的翻譯人員充足的情況下，為了提高使用機(jī)器翻譯構(gòu)造的平行語料質(zhì)量，本文提出了基于依存樹到串翻譯模型的平行語料構(gòu)建方法。該方法直接利用目標(biāo)語言對的翻譯系統(tǒng)構(gòu)建平行語料，提出利用依存樹所包含的句法知識(shí)和語義知

4、識(shí)來構(gòu)建翻譯模型。同時(shí)與方法一樣使用基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的領(lǐng)域適應(yīng)方法，通過提高翻譯系統(tǒng)性能達(dá)到提高平行語料質(zhì)量的目的。本文通過構(gòu)建日漢平行語料庫的實(shí)例研究，重點(diǎn)描述了基于依存樹到串的翻譯模型，并將該模型用于日漢統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯并進(jìn)行了評測。評測結(jié)果顯示該系統(tǒng)BLEU值提高了0.62，RIBES提高了0.31，表明該模型能有效提高翻譯系統(tǒng)性能。
　　綜上所述，為了構(gòu)建特定領(lǐng)域機(jī)器翻譯的平行語料，本文提出的兩種低成本高效率構(gòu)建平行語料的方法都是