机器翻译中的自动分词和分句技术
机器翻译是人工智能领域中的一个大热点，它的目的是将源语言文本转换为目标语言文本。自动分词和分句是机器翻译中必不可少的关键技术，只有准确地进行分词和分句，才能保证翻译的质量。
一、自动分词技术
在中文机器翻译中，自动分词技术可以将连续的汉字按照语法意义进行分词，生成一系列离散的词语，从而便于翻译系统的处理。自动分词技术的发展经历了三个阶段：规则型分词、统计型分词和混合型分词。
规则型分词是指基于字典和语言知识，利用正则表达式或有限状态机实现的分词方法。例如，在一个规则词典中，将“银行”、“存款”、“支票”这些词作为正则表达式的模板，然后在待分词的文本中进行匹配，得到一个分词结果。所以，规则型分词具有较高的准确性和较高的速度，但是，它的缺点是无法处理新词、歧义词和多音字等词汇。
统计型分词是利用统计学方法，通过训练语料库来学习每个切分位置的概率分布，从而对待切分文本进行自动切分。这个算法不需要太多的预先处理，所以可以动态地适应环境中的变化。但是，统计型分词需要大量的语料库和较长的处理时间。
混合型分词是规则型分词和统计型分词的混合，可以克服两种方法因单一原因不能共同普及的缺点，获取更好的分词效果，但是它需要更多的人力和时间成本。
二、自动分句技术
分句也是机器翻译的一个重要技术，它可以将一个长的句子按照语法意义拆分为多个短的句子。自动分句的主要方法有两种：基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法，就是依靠人工定义的句子分割规则对文章进行分割。例如：对于中文文本，我们可以根据汉字中的句号、问号、感叹号实现自动分句。该方法需要使用规则表达式或有限状态机来寻找和匹配这些标点符号，进而将其划分为句子。
基于统计的方法则是利用句子分割器对训练集进行训练，学会分割文本，并统计分词的出现概率，通过概率分布确定句子分割点。根据分词的出现概率进行分割，文本中出现频率较高的位置作为分割点。该方法需要比较庞大的语法库，并且面对语言的复杂性。由于语法复杂性大，所得的结果有时不能达到最佳。
除此之外，为了提高机器翻译的质量，在自动分词和自动分句的基础上，机器翻译又采取了很多其他的技术手段，如概率模型、语义分析和上下文分析等。这些技术为机器翻译的发展注入了新的活力。
总之，自动分词和自动分句是机器翻译中不可或缺的核心技术。它们的发展经历了多年的发展，技术也越来越成熟。但是，在机器翻译实践中仍存在许多问题需要解决，例如新词的识别、多意词的处理、文本的歧义消解等。因此，我们需要不断探索和创新，为机器翻译带来更高的质量和效率。
