如何抛弃逐词释意的翻译技术 | |
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发起人:eging 回复数:0 浏览数:4749 最后更新:2018/6/21 8:41:09 by eging |
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eging 发表于 2018/6/21 8:41:08
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如何抛弃逐词释意的翻译技术 细小的观察,仔细的思考,足以引发巨大的“发现”。
从一个简单的例句,看看我发现了什么! 英文:I am Jin Hailong. 中文:我是金海龙 如果把句子中的单词都换成它们的词性,那么就能写出这句话的结构,如下所示: 英文结构:代词 + be动词 + 名词 中文结构:代词 + be动词 + 名词 同样的道理,也能写出短语的结构,例: 英文结构:under the n. 中文结构:在 n. 下面 英文结构:there be n. 某地 中文结构:某地 有 n. 英文结构:this is my n. 中文结构:这 是 我的 n. ……类似的短语,太多了。 这些中英文结构说明了什么? 答:这就是机器英汉翻译的突破口 !这将打破机器翻译“逐词释意”的落后方式。 仔细观察上面的中英文结构,在系表结构中,中英文的词序,几乎是逐一对应的, 例:“this”对应“我”;“is”对应“是”;“my”对应“我的”; 英文结构中的“n.” 对应中文结构中的“n.”; 但是在there be句型的结构中,却是颠倒的, 例:"there be"对应"有" ; 英文结构中的“n.”,对应中文结构中"n."; 英文结构中最后一部分“某地”对应中文结构中的第一部分“某地”; 由此看来,“逐词释意”适合系表结构,却不适合类似There be句型结构。 正是由于这种“不对应”,所以才必须抛弃“逐词释意”。 我经过仔细思考,发现“利用这种‘不对应’和‘中英文结构’”足以突破机器翻译的瓶颈。利用‘中英文结构’进行精准翻译。 我蒙上天祝福,攻破了英汉翻译技术,写了几篇论文,有兴趣的,欢迎去看看, 在我的博客上,大家能找到这些论文的网址,也可以用Google搜索:金海龙 ECTML 在软件世界有这样的规矩:“面对一项新技术,谁最先掌握,谁就赚钱, 谁掌握得晚了,就赚不到钱”。 大家都听到了这项新技术,你们自己去探索需要时间,难免被对手超过,谁读了我的论文,谁就能跑到前面。 |
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