实用化机器翻译系统中智能型规则系统实现方法的研究

以实用化机器翻译系统为目标，本课题应和机器学习的方法，设计并实现了相关规则发现程序，可以将处理情况相近的规则找出来，这样可以方便于分析相关规则的一致性及完整性；设计并实现了规则完整性检验程序，对于一组相关规则，该程序可以判别未处理的情形的条件，从而可以帮助机器翻译系统研制人员分析这些情况，从而保证规则库具有良好的完整性；设计并实现了基于归纳学习及概念聚类方法学习的程序，可以帮助研制者发现一些语言规则，有些结果可以直接作为规则加到系统中，有些提供给人作为进一步归纳总结的材料；设计并实现了合理的规则描述语言，此规则描述语言具有更好的逻辑性，有利于机器学习程序对于规则进行检查及处理。