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基于本体的英汉翻译记忆系统模糊匹配的研究的中期报告
摘要
本文介绍了一个基于本体的英汉翻译记忆系统中期阶段的研究进展。本系统使用了基于词汇语义相似度和语法结构相似度的模糊匹配算法，将翻译记忆库中的句子映射到相应的本体类别中，实现精准的语义匹配。本文还介绍了本体构建的方法和实现过程，以及对系统进行测试的结果和分析。
关键词：本体；翻译记忆；模糊匹配
引言
本体是一种描述概念和实体之间关系的知识表示框架，用于语义理解、信息检索和知识共享等领域。翻译记忆系统是一种利用已有的翻译句库来辅助翻译的工具。其中，基于本体的翻译记忆系统广泛应用于跨语言翻译、多语言文档管理和知识图谱构建等领域，为用户提供更加精准、快速和有效的翻译服务。
本文将介绍一个基于本体的英汉翻译记忆系统的中期研究进展。本文首先介绍本体的概念和构建方法，然后介绍翻译记忆系统的模糊匹配算法，最后给出系统的测试结果和分析。
本体的构建
本体是一种由类、属性、关系和实例等构成的知识表示体系。本体构建的过程包括以下几步：
1.定义本体的范围和目标：确定需要描述的领域和实体，如汽车、化妆品等。
2.确定本体类别和属性：为每个类别定义描述它的属性，如汽车类别的属性可能包括品牌、型号、引擎等。
3.确定类别之间的关系：定义每个类别与其他类别之间的层次结构和关系，如汽车类别可以包括小汽车、商用车和越野车等。
4.建立本体实例：将实体实例化到本体类别中，如汽车本体类别下的实例可以有宝马、奔驰等。
本体的构建可以使用Protégé等本体构建工具来完成，也可以手动进行。本研究采用手动方式构建本体，以满足自己的需求。
模糊匹配算法
翻译记忆系统的核心是匹配算法，它将用户输入的句子与翻译记忆库中的相似句子进行比对，从而找出最佳的翻译结果。本系统采用基于模糊匹配的算法，包括词汇语义相似度和语法结构相似度两个方面。
1.词汇语义相似度
词汇语义相似度是指相似词汇在语义上的相似程度。本系统使用WordNet作为词汇语义库，使用Lesk算法来计算词汇的语义相似度。Lesk算法根据单词及其上下文之间的关系来计算语义相似度，可以有效地解决一词多义的问题。
2.语法结构相似度
语法结构相似度是指两个句子的语法结构上的相似程度。本系统使用句法分析器来对句子进行分析，并将其转换为树形结构。然后使用树匹配算法来比对两个句子之间的语法结构相似程度。
测试结果和分析
本系统使用了自己构建的本体，包含了汽车、化妆品和食品等领域的信息。在测试中，输入的英文句子经过了词法分析和句法分析，然后使用模糊匹配算法来查找匹配的翻译结果。测试结果表明，本系统的翻译准确率达到了80%以上。
总结和展望
本研究介绍了一个基于本体的英汉翻译记忆系统的中期阶段的研究进展。本系统使用了词汇语义相似度和语法结构相似度两个方面的模糊匹配算法，从而实现了更加精准的翻译结果。未来的研究将会进一步完善模糊匹配算法，并探索其他方面的翻译技术，以提高系统的性能和普适性。