潘登(湖北科技学院外国语学院，湖北咸宁437100)

WordNet在统计机器翻译中的应用
——以英语单词“Crack”为例*

潘登
(湖北科技学院外国语学院，湖北咸宁437100)

本文通过对比基于规则和基于语料库的机器翻译的利弊，首先介绍利用WordNet3.0的同义词库对“crack”的词性和主要词义使用频率进行分析，同时使用Google的网络翻译工具调查该词语在词汇、结构以及整体可读性和忠实性的翻译层面是否地道常用。最后揭示“crack”的真实用法和使用规律并提出一定的可行措施来提高基于语料库的英汉翻译的质量。进而证明了基于语料库翻译方法在英汉翻译上的可行性。

统计机器翻译;WordNet3.0;应用

一、引言

目前国内的机器翻译主要有两种模式，一种是基于规则的机器翻译。即语言学家将语法规则和字典输入计算机，计算机在根据语法规则进行翻译;另一种是基于语料库的机器翻译，就是自然语言处理技术为基础，以知识本体作为支撑利用语义搜索进行机器翻译。随着谷歌，百度，网易进军在线翻译服务，市场布局呈现三足鼎立，但其网络翻译质量却差强人意，可懂性和忠实性较低。基于语料库的机器翻译能否可以使机器翻译的质量达到一个新的高度，如果可以，那么怎样才能更好地改善其翻译质量等，这些问题都是本研究所探讨的问题。

本研究首先从词汇、结构方面对Systran和Google的英汉机翻译本进行了比较，并根据WordNet3.0的同义词库对“crack”的词性和主要词义使用频率的数据，同时使用Google的网络翻译工具调查该词语在词汇、结构上的特征从而确定了基于语料库机器翻译的“可行性”。……