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日汉机器翻译系统中术语自动翻译技术的研究的开题报告开题报告课题名称：日汉机器翻译系统中术语自动翻译技术的研究研究背景和意义：随着经济全球化的推进，人们之间的交流越来越多，语言是人们沟通的桥梁，日本与中国在经济、文化等方面的交流日益频繁，然而两国的语言差异较大，因此对于日汉翻译这一需求越来越强烈。虽然目前市面上已经存在多种机器翻译工具，但是这些翻译系统往往存在一些问题，其中一个比较突出的问题就是术语翻译不准确。术语的基本特点是专门化、规范性、稳定性，这意味着术语的翻译需要考虑语境的意义、本地化差异、文化差异等问题，而机器翻译系统往往难以应对这些问题。为了解决机器翻译系统中术语翻译的问题，本研究将利用自然语言处理技术和机器学习技术，对日汉机器翻译系统中的术语自动翻译技术进行研究和实现，旨在提高机器翻译系统的翻译质量和效率，为日汉交流提供更加便捷、准确的语言工具和平台。研究内容和方法：本研究将以日汉机器翻译系统为基础，重点研究机器翻译系统中术语自动翻译技术的实现。具体研究内容包括：1.术语自动识别与提取：通过自然语言处理技术，实现从大规模文本中自动识别和提取出具有术语性质的词汇。2.术语翻译知识库的构建：以对齐的日汉双语术语词典为基础，借助机器学习技术，构建扩充精度高的日汉术语翻译知识库。3.术语翻译模型的建立：通过机器学习技术和深度学习技术，搭建有效的日汉术语翻译模型，实现术语在不同语境下的自动翻译。本研究主要采用基于Python语言的自然语言处理和机器学习工具包，同时借助搭建的机器学习平台实现算法的训练和优化。研究预期结果：通过本研究，预计实现以下效果：1.建立精度高的日汉术语翻译知识库，为机器翻译系统提供更加准确和专业的术语翻译支持。2.设计有效的机器学习模型和深度学习模型，实现术语在不同语境下的准确自动翻译。3.研究结果可在实际日汉翻译场景中具有应用价值，提高机器翻译系统的翻译质量与效率，为日汉交流提供更加便捷、准确的语言工具和平台。研究计划和安排：本研究计划在6个月内完成，具体安排如下：第一阶段(1个月)：文献调研和研究工具学习。第二阶段(2个月)：术语自动识别与提取、术语翻译知识库的构建。第三阶段(3个月)：术语翻译模型的建立、实验和结果分析。最后一个月：编写研究报告和论文撰写。参考文献：[1]张志良,徐同军,梁晓峰.基于机器学习的自动术语翻译方法[J].计算机应用研究,2017(3):713-717.[2]吕悦华,曾雯琳.基于术语翻译的日汉机器翻译技术研究[J].科技创新与应用,

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