面向汉藏机器翻译的大规模双语语料库构建技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61063033
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    33.0万
  • 负责人：
    才让加
  • 依托单位：
    青海师范大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

双语语料库建设及其自动对齐研究对计算语言学的发展具有重要的意义。目前国内外已建立了各类汉英双语语料库以及服务于汉英机器翻译的双语对齐语料库和短语库。为了少数民族语言的机器翻译的研究从一开始就从较高起点起步，本项目对汉藏双语文本的篇章级、段落级、句子级自动对齐技术进行研究，为开发和研究汉藏机器翻译奠定基础。项目主要研究汉藏双语语料库对齐、汉藏双语词典抽取、双语语料的收集、整理、存储以及检索等关键技术。主要成果是藏文编码的自动识别与转换技术，藏语语料库构建技术、汉藏双语词典抽取技术、汉藏平行语料库句子和词语对齐技术，并建立面向汉藏机器翻译的大规模汉藏双语对齐语料库。

结项摘要

双语语料库建设及其自动对齐研究对计算语言学的发展具有重要的意义。目前国内外已建立了各类汉英双语语料库以及服务于汉英机器翻译的双语对齐语料库和短语库。为了少数民族语言的机器翻译的研究从一开始就从较高起点起步，本项目对汉藏双语文本的篇章级、段落级、句子级自动对齐技术进行研究，为开发和研究汉藏机器翻译奠定基础。项目主要研究内容包括：汉藏双语语料库对齐、汉藏双语词典抽取、双语语料的收集、整理、存储以及检索等关键技术的研究。主要成果有：藏文语料库排版符号、藏文语料库不需要的符号和一些乱码的自动过滤软件的设计与实现、藏文编码的自动识别与转换，藏语语料库构建技术、汉藏双语词典抽取技术、汉藏平行语料库句子和词语对齐技术，并建立了30万句对的面向汉藏机器翻译的大规模汉藏双语语料库和40万词级的汉藏对照词典和13亿字级的藏语单语语料库。

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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其他文献

神经网络藏文分词方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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    --
  • 作者：
    桑杰端珠;才让加
  • 通讯作者：
    才让加
藏文句义分割方法
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    计算机工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    柔特;才让加;孙茂松
  • 通讯作者：
    孙茂松
注意力的端到端模型生成藏文律诗
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    中文信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    色差甲;华果才让;才让加;慈祯嘉措;柔特
  • 通讯作者：
    柔特
藏文音节拼写检查的CNN模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    中文信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    色差甲;贡保才让;才让加
  • 通讯作者：
    才让加

其他文献

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AI技术路线图

才让加的其他基金

基于融合策略的汉藏（藏汉）机器翻译关键技术研究
  • 批准号：
    61662061
  • 批准年份：
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  • 资助金额：
    41.0 万元
  • 项目类别：
    地区科学基金项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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