日漢機器翻譯系統(tǒng)中術語自動翻譯技術的研究的開題報告

日漢機器翻譯系統(tǒng)中術語自動翻譯技術的研究的開題報告開題報告課題名稱：日漢機器翻譯系統(tǒng)中術語自動翻譯技術的研究研究背景和意義：隨著經(jīng)濟全球化的推進，人們之間的交流越來越多，語言是人們溝通的橋梁，日本與中國在經(jīng)濟、文化等方面的交流日益頻繁，然而兩國的語言差異較大，因此對于日漢翻譯這一需求越來越強烈。雖然目前市面上已經(jīng)存在多種機器翻譯工具，但是這些翻譯系統(tǒng)往往存在一些問題，其中一個比較突出的問題就是術語翻譯不準確。術語的基本特點是專門化、規(guī)范性、穩(wěn)定性，這意味著術語的翻譯需要考慮語境的意義、本地化差異、文化差異等問題，而機器翻譯系統(tǒng)往往難以應對這些問題。為了解決機器翻譯系統(tǒng)中術語翻譯的問題，本研究將利用自然語言處理技術和機器學習技術，對日漢機器翻譯系統(tǒng)中的術語自動翻譯技術進行研究和實現(xiàn)，旨在提高機器翻譯系統(tǒng)的翻譯質量和效率，為日漢交流提供更加便捷、準確的語言工具和平臺。研究內容和方法：本研究將以日漢機器翻譯系統(tǒng)為基礎，重點研究機器翻譯系統(tǒng)中術語自動翻譯技術的實現(xiàn)。具體研究內容包括：1.術語自動識別與提取：通過自然語言處理技術，實現(xiàn)從大規(guī)模文本中自動識別和提取出具有術語性質的詞匯。2.術語翻譯知識庫的構建：以對齊的日漢雙語術語詞典為基礎，借助機器學習技術，構建擴充精度高的日漢術語翻譯知識庫。3.術語翻譯模型的建立：通過機器學習技術和深度學習技術，搭建有效的日漢術語翻譯模型，實現(xiàn)術語在不同語境下的自動翻譯。本研究主要采用基于Python語言的自然語言處理和機器學習工具包，同時借助搭建的機器學習平臺實現(xiàn)算法的訓練和優(yōu)化。研究預期結果：通過本研究，預計實現(xiàn)以下效果：1.建立精度高的日漢術語翻譯知識庫，為機器翻譯系統(tǒng)提供更加準確和專業(yè)的術語翻譯支持。2.設計有效的機器學習模型和深度學習模型，實現(xiàn)術語在不同語境下的準確自動翻譯。3.研究結果可在實際日漢翻譯場景中具有應用價值，提高機器翻譯系統(tǒng)的翻譯質量與效率，為日漢交流提供更加便捷、準確的語言工具和平臺。研究計劃和安排：本研究計劃在6個月內完成，具體安排如下：第一階段(1個月)：文獻調研和研究工具學習。第二階段(2個月)：術語自動識別與提取、術語翻譯知識庫的構建。第三階段(3個月)：術語翻譯模型的建立、實驗和結果分析。最后一個月：編寫研究報告和論文撰寫。參考文獻：[1]張志良,徐同軍,梁曉峰.基于機器學習的自動術語翻譯方法[J].計算機應用研究,2017(3):713-717.[2]呂悅華,曾雯琳.基于術語翻譯的日漢機器翻譯技術研究[J].科技創(chuàng)新與應用,