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公开(公告)号:CN100520768C
公开(公告)日:2009-07-29
申请号:CN01808510.5
申请日:2001-04-23
申请人: 微软公司
发明人: 徐恩东
IPC分类号: G06F17/28
CPC分类号: G06F17/2755 , G06F17/271 , G06F17/2765 , G06F17/28 , G06F17/2836
摘要: 某个用户正在以非母语进行阅读,当他需要帮助时,计算机辅助阅读系统为他提供帮助,而无需该用户从文本上转移注意力。在一个实施例中,阅读系统的实现形式为浏览程序的阅读向导。这种阅读向导通过某个图形用户界面(UI)而显现,该用户界面允许用户在非母语的文本中选择某个单词、短语、语句或者单词的其它组合,并查看选定文本在该用户自己母语中的译文。该译文在选定文本附近的窗口或弹出框中出现,以便使分心最小。
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公开(公告)号:CN101366023A
公开(公告)日:2009-02-11
申请号:CN200680050900.0
申请日:2006-11-14
申请人: 野田文隆
发明人: 野田文隆
CPC分类号: G06F17/2836 , G09B19/06
摘要: 本发明公开了一种多语言交流系统(10),其包括具有输入屏幕(48)的通信装置(12),该输入屏幕上的第一语言的消息将被翻译到第二语言。输入屏幕(48)显示可编程格栅或列表(80),该可编程格栅或列表具有由该格栅或列表(80)形成的第一语言的至少一个句子或短语。至少一个句子或短语的每个格栅元素(82-90)均包含该至少一个句子或短语中的一个或多个单词。该至少一个句子或短语的每个格栅元素(82-90)都具有基于各个格栅元素(82-90)的一个或多个单词将在第二语言的至少一个句子或短语的翻译中出现的顺序的排序。用户将按照该排序允许至少一个句子或短语以正确的顺序被翻译。
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公开(公告)号:CN101154218A
公开(公告)日:2008-04-02
申请号:CN200710146517.1
申请日:2007-08-17
申请人: 株式会社东芝
发明人: 山中纪子
IPC分类号: G06F17/28
CPC分类号: G06F17/2836
摘要: 一种词典注册装置和词典注册方法。所述装置包括:存储单元,其存储在其中将第一语言的第一文本与作为该第一文本到第二语言的翻译的第二文本相关联的词典信息;提取单元,当输入文本包括没有在词典信息中作为第一文本进行注册的未注册文本时,其从输入文本提取所述未注册文本;翻译单元,其将利用不同文本表达所述未注册文本的相似文本翻译成第二语言;以及注册单元,其将所述未注册文本与翻译的相似文本相关联地注册在词典信息上。
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公开(公告)号:CN1894688A
公开(公告)日:2007-01-10
申请号:CN200480037458.9
申请日:2004-10-15
申请人: 有限会社言语技术研究所
发明人: 杰科普森阳子
IPC分类号: G06F17/28
CPC分类号: G06F17/2827 , G06F17/2836
摘要: 可得到根据原语言的原文得到自然的对译文作为目标语言的句子的可能性高的、原文中的翻译对象语句的合适对译。在对译DB中与目标语言的对译文对应地登记有多个由多个单词构成的原语言的对译文,若指定了原语言的原文中的翻译对象语句,则对于对译DB检索包含翻译对象语句的自然文(102),若没有与原文完全一致的自然文(104为否定),则运算所提取出的各自然文与原文的一致度数,显示一致度数最大的自然文的对译文(108~112)。在存在多个一致度数最大的自然文时(110为肯定),判断与翻译对象语句在同一文章中存在的可能性(相关性)高的单词,显示包含高相关性的单词的自然文的对译文(114~118)。若没有包含高相关性的单词的自然文(116为否定),则识别出可替代原文中的关注单词的单词(120~128),显示相对于原文把关注单词置换成替代单词的自然文的对译文。
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公开(公告)号:CN1834955A
公开(公告)日:2006-09-20
申请号:CN200510093829.1
申请日:2005-08-30
申请人: 富士施乐株式会社
发明人: 刘绍明
IPC分类号: G06F17/28
CPC分类号: G06F17/2836
摘要: 多语种翻译存储器、翻译方法以及翻译程序。适于句子翻译的基于实例记忆的翻译存储器包括:第一语言的第一检索词典,具有第一词典TRIE结构和第一索引TRIE结构;以及第二语言的第二检索词典,具有第二词典TRIE结构和第二索引TRIE结构。第一词典TRIE结构和第二词典TRIE结构分别在其从根节点到多个叶子节点的各路径上存储子字符串。第一索引TRIE结构和第二索引TRIE结构分别存储用于指出存储在第一词典TRIE结构和第二词典TRIE结构中的子字符串的索引信息。存储在第一检索词典中的索引信息包括对用于指出第二检索词典中的作为对第一检索词典中的子字符串的译文子字符串的索引信息进行标识的标识信息。
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公开(公告)号:CN1512388A
公开(公告)日:2004-07-14
申请号:CN02160013.9
申请日:2002-12-30
申请人: 国际商业机器公司
CPC分类号: G06F17/2872 , G06F17/2735 , G06F17/2836 , Y10S707/99934
摘要: 本发明公开了一种根据机器可读词典建立概念知识的计算机系统及其方法。所述方法使用了包含多个第一语种的词语和与之对应的多个第二语种的解释词语,以及多个第二语种的词语和与之对应的多个第一语种的解释词语的机器可读词典,并且包括提供第一语种的种子词语的步骤;通过查询所述机器可读词典,获得与所述种子词语对应的多个第二语种的解释词语的解释步骤;以及,通过查询所述机器可读词典,分别获得与所述解释步骤中获得的多个解释词语相对应的多个第一语种的解释词语,作为概念知识的词语的反向解释步骤。
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公开(公告)号:CN1098500C
公开(公告)日:2003-01-08
申请号:CN96110450.3
申请日:1996-06-27
申请人: 索尼公司
CPC分类号: G06F17/2836 , G06F17/2827 , G10L15/1815
摘要: 简化输入语言操作和获得正确翻译的翻译装置和方法。当用户输入日语到微音器时,语言识别部分识别该语言并输出一或多个单词到系统控制部分。该部分检索存在第一语言句子存储部分中的日语句子以找到最类似于语言识别部分输出单词的组合的句子并由输出部分输出该日语句子。若该句子正确用户操作一控制键。然后系统控制部分检索存在第二语言句子存储部分中的英语句子以找到相应所输出日语句子的翻译的句子,并由输出部分输出该英语句子。
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公开(公告)号:CN108628838A
公开(公告)日:2018-10-09
申请号:CN201710172495.X
申请日:2017-03-22
申请人: 湖南本来文化发展有限公司
发明人: 邱念
CPC分类号: G06F17/2836 , G06F17/2872 , G06F17/289 , G06K9/6282
摘要: 本发明公开了一种采用决策树C4.5挖掘算法翻译俄语和粤语的APP,包括:1)搭载在用户智能手机上的APP软件2)搭载在云计算中心的决策树C4.5挖掘算法模型3)存储在云计算中心的粤语音频大数据库4)存储在云计算中心的俄语音频大数据库5)存储在云计算中心的汉语语法及粤语发音规则数据库6)存储在云计算中心的俄语语法及俄语发音规则数据库7)存储在云技术中心的不少于10个特殊专业的专有名词,俄语汉语互译大数据库,七个部件构成;本发明能够替代高薪资的俄语同传翻译,且能够识别用户的四川口音,还能避免因翻译人员身体及情绪状况导致的翻译错误,能够为用户提供:持续、稳定、精确、低成本、方便携带的俄语翻译服务。
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公开(公告)号:CN107766339A
公开(公告)日:2018-03-06
申请号:CN201710982723.X
申请日:2017-10-20
申请人: 语联网(武汉)信息技术有限公司
发明人: 房立夫
CPC分类号: G06F17/2836 , G06F17/271 , G06F17/289
摘要: 本发明公开了原译文对齐的方法及装置,属于翻译技术领域。该方法包括:生成原文句子标识和译文句子标识的二维表格;确定每句原文句子和每句译文句子之间的句子匹配率,并填入所述二维表格中的对应位置上;根据至少一个设定匹配率,对所述二维表格进行逐次扫描,在所述二维表格的每一行以及每一列中,最多确定一个与所述设定匹配率匹配的第一句子匹配率;根据确定出的所述第一句子匹配率,将对应的原文句子和译文句子对齐。这样,基于所有参与对齐的句子之间的句子匹配率,来进行原译文对齐,提高了原译文对齐的准确率。
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公开(公告)号:CN107704456A
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201710446316.7
申请日:2017-06-14
申请人: 松下知识产权经营株式会社
CPC分类号: G06F17/2836 , G06F17/2785 , G06F17/2827 , G06N3/0427 , G06N3/0454 , G10L15/16 , G06F17/289 , G06F17/30657 , G06N3/084
摘要: 提供一种用于在使用多种语言的环境下适当地识别表现文本内容的标签的识别控制方法以及识别控制装置。识别控制方法包括:取得第1文本的步骤(S101),所述第1文本是第1语言的文本;取得第2文本的步骤(S102),所述第2文本是第2语言的文本、且是通过将第1文本翻译成第2语言而得到的文本;取得正解标签的步骤(S103),所述正解标签是表现第1文本的内容的标签;以第1语言以及第2语言向共同的识别模型(107)输入第1文本以及第2文本的步骤(S104);以使得通过共同的识别模型(107)从第1文本以及第2文本识别的标签符合正解标签的方式,更新共同的识别模型(107)的步骤(S105)。
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