A large number of machine translation approaches have been developed recently with the aim of migrating content easily across languages. However, the literature suggests that many obstacles must be dealt with to achieve better automatic translations. A central issue that machine translation systems must handle is ambiguity. A promising way of overcoming this problem is using semantic web technologies. This article presents the results of a systematic review of approaches that rely on semantic web technologies within machine translation approaches for translating texts. Overall, our survey suggests that while semantic web technologies can enhance the quality of machine translation outputs for various problems, the combination of both is still in its infancy.


翻译:最近开发了大量的机器翻译方法,目的是在各种语文之间方便地迁移内容,然而,文献表明,为了实现更好的自动翻译,必须克服许多障碍。机器翻译系统必须处理的一个核心问题是模糊不清。克服这一问题的一个有希望的方法是使用语义网络技术。本文章介绍了系统审查在机器翻译方法中依赖语义网络技术翻译文本的方法的结果。总体而言,我们的调查表明,语义网络技术可以提高各种问题的机器翻译产出的质量,但两者的结合仍处于初级阶段。

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机器翻译(Machine Translation)涵盖计算语言学和语言工程的所有分支,包含多语言方面。特色论文涵盖理论,描述或计算方面的任何下列主题:双语和多语语料库的编写和使用,计算机辅助语言教学,非罗马字符集的计算含义,连接主义翻译方法,对比语言学等。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mt/
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