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"语义分析"升级专利机器翻译
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在今年的世界知识产权日,国家知识产权局推出了中国专利信息汉英在线机器翻译服务,以满足国内外用户获取中国专利文献信息的需求。

  我国的专利机器翻译是如何突破译文不准、质量不高的难题,改变多年来我国专利翻译依靠人工作业的局面?国家知识产权局专利信息中心主任宁珑向中国知识产权报记者介绍,在和国内多家企业合作的过程中,北京大正语言知识处理科技有限公司自主开发的语义分析技术发挥了重要作用。

  专利文献的规范性使专利的机器翻译成为可能,利用机器翻译代替人工作业早已在欧洲专利局等国外专利局中展开,我国也不例外。

  然而,因为专利翻译涉及到知识产权知识,对于译文的准确性要求非常高,经过几十年的努力,我国机器翻译的可读性始终在70%左右徘徊,准确性始终超不过20%,远远达不到精准翻译的要求。因此我国对于机器翻译在专利领域中的应用非常谨慎,基本上依靠人工作业。

  大正语言公司负责人向中国知识产权报记者介绍,机器翻译的难题在于:将一种语言翻译成另一种语言时,计算机既要对源语言进行分析、形成规则,又要生成新的语言,这就需要涉及两种语言的理解。以往机器翻译大多采用“词对应”技术,计算机完全按照词的排列顺序进行直译。这种利用语法、逻辑和统计的传统翻译理论、方法与技术,只能解释语言表层和浅层,不能在语言深层理解上产生实质性进展甚至由于中文表达的复杂性,翻译结果往往“啼笑皆非”。而大正语言公司采用全新的“语义分析理论与技术”,彻底抛弃“词对应”技术,对语言的深层进行理解和挖掘。

  记者从专利信息中心了解到,在专利翻译的测评中,大正语言公司的理论和技术在翻译准确度和可读性上效果最好。北京大正语言研究院董事长陈小盟在接受中国知识产权报记者采访时介绍说,大正语言的机器翻译建立在一套全新的HNC (Hierarchical Network of Concepts 概念层次网络)理论基础上。HNC是一个自然语言理解处理的自主创新理论,它模拟人脑语言感知过程的自然语言表述模式和计算机理解处理模式,以内涵模型论的语义分析为基础,从逻辑思维角度对语义进行判断。也就是说使电脑建立起人脑的概念,由概念入手完成对语言的认知,依靠上下文、篇章来判断语言本身的含义,而不是从语法、句式分析来生硬的对语言进行理解。

  据了解,HNC理论对于中文信息的处理已经非常成熟,目前已成功应用于农业信息检索、政府机密过滤等领域。机器翻译是HNC理论的一项重要应用。上述负责人介绍说,在具体的技术构建中,公司在源语言向目标语言生成的中间过程采用HNC语义分析,建立了语言概念空间,对语言进行过渡处理,利用语义块的分析判定消解歧义。当建立起空间概念之后,机器能够从复杂的句式中找出关键内容,加以分析理解,同时根据上下文来理解分析语言本身的含义,从而达到透彻理解的目的。
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