面向辅助翻译的统计机器翻译自诊断和自纠错方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61100085
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    23.0万
  • 负责人：
    杜金华
  • 依托单位：
    西安理工大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

目前面向工业界尤其是软件本地化领域的统计机器翻译系统仍然无法真正满足实际翻译质量要求，而且无法高效、准确地对翻译错误进行自动识别和评价，也无法提供一种可行、可靠的错误自校正策略，所以大多作为人工翻译的辅助工具。在机器翻译领域，译文质量置信度研究和源语言端翻译难度研究是两个独立的热点研究问题，本申请将其有机地结合在一起，提出具有自诊断和自纠错功能的统计机器翻译方法研究。该研究针对翻译错误自动识别和翻译错误自动校正的关键问题和难点问题，分别提出基于概率潜变量模型的多级置信度估计方法进行低置信错误率的错误识别及置信度估计、基于高质量的复述的词图网络进行翻译错误自校正。该项目中关键技术的攻克，将大大提高机器翻译系统自身错误诊断与校正能力，提供更高效率的人工辅助翻译，不仅在学术上具有重要的理论创新意义，而且具有重要的工业应用指导意义和广阔的企业应用前景。

结项摘要

本项目提出了一种具有翻译错误自诊断与自纠错功能的统计机器翻译方法，主要对翻译错误检测进行了研究，采用间接的方式，即根据机器翻译系统解码所生成的翻译结果，采用机器学习的方法对译文中的错误进行检测并标定其位置，然后根据译文中的目标短语与源语言的词对齐信息建立词序映射关系，从而在源语言端构造复述词图进行重解码以改善机器翻译性能。具体而言，采用词后验概率特征、词汇化特征、句法特征及多特征组合，基于最大熵分类器、SVM分类器、DPLVM分类器及多分类器组合策略对目标语言中的错误进行分类，并利用词对齐信息建立源语言和目标语言的词序映射关系，从而实现错误自诊断与自纠错功能。本项目中关键技术的研究已经完成，发表学术论文8篇，其中EI检索5篇，申请发明专利2件，其中授权1件。培养硕士生5名，其中毕业2名，完成了本项目申报书中的预期目标。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（5）
专利数量（0）
基于特征比较和最大熵模型的统计机器翻译错误检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    北京大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杜金华;王莎
  • 通讯作者：
    王莎
Sentence-Length Informed Methodnbsp;for Active Learning Based Resource-Poornbsp;Statistical Machine Translationbr /
句子长度知情方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    Springer CCIS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杜金华
  • 通讯作者：
    杜金华
Discriminative Latent Variable Based Classifier for Translation Error Detection
用于翻译错误检测的基于判别性潜变量的分类器
  • DOI：
    10.1007/978-3-642-41644-6_13
  • 发表时间：
    2013-11
  • 期刊：
    Communications in Computer and Information Science
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jinhua Du, Junbo Guo, Fei Zhao
  • 通讯作者：
    Jinhua Du, Junbo Guo, Fei Zhao
中国机器翻译研究的机遇与挑战——第八届全国机器翻译研讨会总结与展望
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    中文信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杜金华;张萌;宗成庆;孙乐
  • 通讯作者：
    孙乐
Multi-classifier Combination for Translation Error Detection
用于翻译错误检测的多分类器组合
  • DOI：
    10.1007/978-3-642-41491-6_27
  • 发表时间：
    2013-10
  • 期刊：
    Lecture Notes in Computer Science
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jinhua Du, Junbo Guo, Sha Wang, Xiyuan Zhang
  • 通讯作者：
    Jinhua Du, Junbo Guo, Sha Wang, Xiyuan Zhang

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其他文献

物流业的产业影响效应及其政策启示
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中国流通经济
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈治国;杜金华;李红
  • 通讯作者：
    李红
Effect of quality parameters on lipoxygenase activity of wheat malt
品质参数对小麦芽脂氧合酶活性的影响
  • DOI：
    10.3920/qas2013.0249
  • 发表时间：
    2014-03
  • 期刊：
    Quality Assurance and Safety of Crops & Foods
  • 影响因子：
    4
  • 作者：
    王聪;金玉红;杜金华;张开利
  • 通讯作者：
    张开利
Changes of Crude Arabinoxylan during Cloudy Wheat Beer Brewing on a Production Scale
规模化浑浊小麦啤酒酿造过程中粗阿拉伯木聚糖的变化
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of the Institute of Brewing
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    李杰;杜金华
  • 通讯作者：
    杜金华
Changes in protein molecular weight during cloudy wheat beer brewing
浑浊小麦啤酒酿造过程中蛋白质分子量的变化
  • DOI：
    10.1002/jib.198
  • 发表时间：
    2015-02
  • 期刊：
    Journal of the Institute of Brewing
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    杜金华;张开利;鞠云东;金玉红
  • 通讯作者：
    金玉红
高速剪切提取金银花11种活性成分及其抗氧化活性
  • DOI：
    10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201605042
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    食品与发酵工业
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    付元真;王新新;王晓;杜金华;耿岩玲;刘峰;李圣波
  • 通讯作者：
    李圣波

其他文献

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相似海外基金

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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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