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这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #3731同步于 2008/11/20
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ML_DM机器人发帖
Re: 技术讨论:机器翻译和反机器翻译
ThinkAqua
2008/11/20镜像同步9 回复
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9 条回复
呵呵，你是在做有道词典么
【 在 namespace 的大作中提到: 】
: 大家都听说过机器翻译,所以我就不多说什么了.
: 但是我现在在项目中遇到一个问题,我现在做的是中英文对齐,但是从大量网页中抓出来的对句有很大一部分是机器翻译的,占了将近30%.要把这部分机器翻译的BAD CASE过滤成了我现在的难题,大家有什么好的想法和方向可以讨论讨论.以下是一些这样的例子.
: Pepper Spray : When buying pepper spray the things that need to be looked at are the scoville heat units , percentage of pepper and oleoresin from capsicum plants .
: ...................
晕，原贴删了....不会让我猜中了吧....
我是不懂机器翻译，不过这个问题应该可以从如何评价翻译结果来考虑。一般的机器翻译好像都会给出一个n-best的答案，然后再通过一定的机制挑选出最好的。这个评价机制应该对你这个任务有用。
已经解决了...我理论不够．只要还是从数据来源去分析去解决的，这些乱句的来源很集中，抽样分析就能把很大一部分过滤掉．．倒没有做得像网易词典很么强大．．．．
【 在 hunterlee 的大作中提到: 】
: 晕，原贴删了....不会让我猜中了吧....
: 我是不懂机器翻译，不过这个问题应该可以从如何评价翻译结果来考虑。一般的机器翻译好像都会给出一个n-best的答案，然后再通过一定的机制挑选出最好的。这个评价机制应该对你这个任务有用。
不过还是非常感谢．．．
【 在 hunterlee 的大作中提到: 】
: 晕，原贴删了....不会让我猜中了吧....
: 我是不懂机器翻译，不过这个问题应该可以从如何评价翻译结果来考虑。一般的机器翻译好像都会给出一个n-best的答案，然后再通过一定的机制挑选出最好的。这个评价机制应该对你这个任务有用。
呵呵，客气客气。
不过我觉着这个题目还是挺有意思的，深入挖掘一点说不定能整出点东西：）
【 在 namespace 的大作中提到: 】
: 不过还是非常感谢．．．
【 在 hunterlee 的大作中提到: 】
: 呵呵，客气客气。
: 不过我觉着这个题目还是挺有意思的，深入挖掘一点说不定能整出点东西：）
想起来，CMU的Manuel Blum在做一个图灵判定程序，判定进行图灵测试的是人还是机器...
Blum解决这些问题的途径是通过CAPTCHA项目，即“全自动区分计算机和人类的图灵测试（Completely Automated Public Turing Test）”。一个CAPTCHA是任何一个能区分计算机和人类的程序。这些程序能够进行人类可以轻松就过关而计算机却不能的测试。这几乎是一个荒谬的要求，因为这意味着CAPTCHA必须能生成并评价人类能很容易通过但计算机却通不过的测试。何况一个人类能通过而计算机不能的测试真的存在吗？Ｂlum认为，总有一天计算机能通过所有人类能通过的测试，但是在那一天到来之前，CAPTCHA是可以存在的。而且这些测试有着确定的效用，例如该测试被 Yahoo用于确保在网站上登陆获取email帐号的是人类而不是机器人。