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基于层次短语模型的蒙-汉统计机器翻译研究的任务书
任务书
一、背景与意义
机器翻译是一项重要的计算机应用领域，它的研究与发展对促进跨国交流、促进国际合作等方面具有重要作用。然而，基于统计学习的机器翻译仍然存在一些问题，例如翻译质量差、处理长句困难等。针对这些问题，我们希望能够通过研究基于层次短语模型的蒙-汉统计机器翻译模型，来提升机器翻译的准确性和效率。
二、研究目标
本次研究的目标是构建基于层次短语模型的蒙-汉统计机器翻译模型，提高机器翻译质量和效率，并针对翻译过程中的一些难点问题，进行深入的分析和探讨。
具体包括以下几个方面：
1、构建针对蒙-汉语言的平行语料库，进行数据预处理和清洗工作。
2、提出基于层次短语模型的蒙-汉统计机器翻译模型，建立起完整的翻译流程框架，探究各篇论文的翻译效果和翻译性能。
3、通过对长句的分析和处理，提高翻译质量和效率。
4、构建有效的评价指标和评价体系，对不同的模型进行评估和对比。
三、研究内容和方案
1、语料库的构建和清洗
本研究需要针对蒙-汉语言建立平行语料库。蒙古语为蒙古族、达斡尔族等少数民族使用的语言，蒙语的语法结构与中文有很大不同，因此与中文语言的翻译存在一定难度。
首先需要获取一定量的蒙-汉平行语料，通过预处理和清洗工作，得到高质量的语料库。诸如去重、分词、词性标注、句子对齐等技术都需要应用到语料库中。
2、基于层次短语模型的蒙-汉统计机器翻译模型
本研究对层次短语模型进行改进，并结合蒙语语法结构特点，提出蒙-汉统计机器翻译模型。在建立机器翻译模型时，我们需要探究如何对层次短语模型进行改进，以适应蒙-汉语言之间的翻译。
同时，本研究采用在线学习的方式，不断通过实验数据来训练和优化模型，使机器翻译模型能够更好地适应不同语料和领域，并具有更高的翻译精度和效率。
3、处理长句
处理长句是机器翻译中的一项难点工作。针对该问题，本研究需要进行深入探讨和分析。本研究将采用句子切割、语法分析、短语替换等技术，提高机器翻译模型对长句的翻译质量和效率。
4、评价指标和评价体系
在机器翻译中，评价翻译质量是一个重要的问题。评价指标和评价体系的合理性和科学性决定了机器翻译模型的实际应用价值。
本研究将综合运用BLEU、NIST、WER等方法，以及人工评价方式，构建出完整的评价指标和评价体系。通过对不同模型进行详细比较和分析，为更好地推广和应用机器翻译技术提供有力支撑。
四、预期成果
本次研究的预期成果包括：
1、针对蒙-汉平行语料库，完成数据预处理和清洗，得到高质量的语料库。
2、基于层次短语模型的蒙-汉统计机器翻译模型的研发。
3、针对长句的处理方法和技术。
4、针对不同模型的评价指标和评价体系的构建，并对不同模型进行比较和分析。
五、研究计划与安排
本研究计划周期为一年，共分四个阶段进行。
第一阶段（3个月）：蒙-汉平行语料库的构建和数据预处理。
第二阶段（3个月）：基于层次短语模型的蒙-汉统计机器翻译模型的研发。
第三阶段（3个月）：针对长句的处理方法和技术的研究。
第四阶段（3个月）：针对不同模型的评价指标和评价体系的构建，并对不同模型进行比较和分析。
六、研究组织与实施
本次研究将由负责人组织，并邀请相关领域专家参与，共同完成研究。研究成果将在相关领域的期刊、学术会议、论文集等渠道进行发布和交流，并在实践中得到广泛应用与推广。
七、研究经费
本次研究的经费将由单位提供，包括研究人员劳务费、实验室设备及材料费等。经费按照任务书的研究计划和工作安排进行预算和拨付。
八、进度监管与成果验收
本次研究的进度监管和成果验收将由单位进行。每个研究阶段完成后，负责人应当及时提交相关成果报告，由单位组织专家进行评估和验收。若发现研究工作进展缓慢或成果未达预期目标，单位有权要求负责人加快研究进程或者进行调整。