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Erschienen in:
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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Fast-Syntax-Matching-Based Japanese-Chinese Limited Machine Translation

verfasst von : Wuying Liu, Lin Wang, Xing Zhang

Erschienen in: Computational Linguistics and Intelligent Text Processing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Limited machine translation (LMT) is an unliterate automatic translation based on bilingual dictionary and sentence bank, and related algorithms can be widely used in natural language processing applications. This paper addresses the Japanese-Chinese LMT problem, proposes two syntactic hypotheses about Japanese language, and designs a fast-syntax-matching-based Japanese-Chinese (FSMJC) LMT algorithm. In which, the fast syntax matching function, a modified version of Levenshtein function, can approximately get the syntactic similarity after the efficient calculating of the formal similarity between two Japanese sentences. The experimental results show that the FSMJC LMT algorithm can achieve the preferable performance with greatly reduced time costs, and prove that our two syntactic hypotheses are effective on Japanese text.

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Fußnoten
Literatur
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Metadaten
Titel
Fast-Syntax-Matching-Based Japanese-Chinese Limited Machine Translation
verfasst von
Wuying Liu
Lin Wang
Xing Zhang
Copyright-Jahr
2018
Buch
Computational Linguistics and Intelligent Text Processing

Print ISBN: 978-3-319-75486-4

Electronic ISBN: 978-3-319-75487-1

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-75487-1_6

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