基于语料库的汉蒙机器翻译关键技术研究的开题报
告
一、研究背景及意义
随着中国与蒙古国在政治、经济、文化等多个领域交流的加强，汉
蒙机器翻译的应用越来越广泛，越来越受到人们的关注。

然而，汉蒙语
言的语法和词汇用法存在着显著的差异，且汉蒙语语料库的质量和数量
均不足，这些都制约了汉蒙机器翻译技术的发展。

因此，本研究拟就基
于语料库的汉蒙机器翻译关键技术进行深入研究，为促进汉蒙语言交流
发挥积极作用。

二、研究内容及方案
1.语料库的建设和质量评估：收集整理汉蒙双语语料，建立汉蒙平
行语料库，并进行质量评估。

2.句法结构的处理：通过实现自然语言处理技术，结合汉蒙语言的
句法结构、语法规则等，实现汉蒙句子的词性标注、实体识别、句法分
析等操作。

3.翻译模型的构建：基于统计机器翻译或神经网络机器翻译等技术，结合汉蒙语言特点，构建汉蒙机器翻译模型。

4.系统实现和评估：设计汉蒙机器翻译系统，并通过BLEU指标等方法对系统效果进行评估。

三、研究意义
1.为促进汉蒙语言交流提供支持，推动中国与蒙古国之间交流的深
入发展。

2.为国内外相关领域研究者提供参考，促进汉蒙双语技术的发展。

3.拓展机器翻译技术的应用领域，增加市场需求，促进相关产业的发展。

四、研究难点及可行性分析
1.语料库的质量和数量不足是汉蒙机器翻译的首要难点，但通过收集多源语料和运用自然语言处理技术等方法可以克服。

2.汉蒙语言的语法和词汇用法存在巨大的差异，翻译模型的构建和优化也是难点，但通过针对汉蒙语言特点加以改进，可提高翻译模型的效果。

3.当前汉蒙机器翻译技术的研究水平普遍较低，但本研究通过与国内外优秀学者交流，并结合前人研究成果，提高汉蒙机器翻译的研究水平。

五、研究计划
第一年：
1-6月：收集整理汉蒙双语语料，建立汉蒙平行语料库，进行质量评估。

7-12月：实现句法结构处理技术，对汉蒙句子进行词性标注、实体识别、句法分析等操作。

第二年：
1-6月：构建基于统计机器翻译或神经网络机器翻译等技术的汉蒙机器翻译模型，并通过一系列实验对模型进行优化。

7-12月：设计汉蒙机器翻译系统，并对系统效果进行评估。

第三年：
1-6月：进行系统实现和进一步优化，并通过开发相关应用领域，拓展机器翻译技术的应用范围。

7-12月：完成论文撰写和答辩，并将相关技术成果发布在相关学术刊物和会议上。