基于规则的机器翻译（精选6篇）
基于规则的机器翻译 篇1
公元2044年的一天,城市的贫民窟里,一个警察正在巡逻。在一个角落,他看到了一个破烂的机器人。这在这个地区非常常见,然而,不常见的是,那个机器人正在对自己断掉的腿进行维修。这行为是明显违反规定的。警察吓坏了,掏出枪来轰掉了那机器人的脑袋……
这是由西班牙导演加贝.伊班内兹执导的科幻片《机器纪元》的开头,然后由影星安东尼奥.班德拉斯饰演的ROC科技公司旗下的保险理赔员杰克.波根开始调查此事。
为什么机器人不能修理自己?当电影公映之后,有关机器人的各种话题再度热炒,其中就有“机器人三原则”以及它的各种升级补丁版。这是科幻作家为机器人设定的一整套行为规范和道德准则,不仅受到科幻迷的追捧,甚至还影响到了真正研究机器人的那些科学家。这是科幻,也是科学。
“机器人三原则”改变机器人的黑暗形象
在电影里,那时核大战虽然结束了,但到处都是不能居住的辐射区,只有用高大的围墙圈起来的城市是人类的避难之所,然而,空气是有毒的,水也不清洁,贫富差距极其明显。在这种情况下,ROC科技公司研发的“朝圣者7 000”智能机器人迅速崛起,帮助人们处理从生到死的一切事务。机器人们任劳任怨,不辞辛苦,与此同时也遭遇种种残酷无情的对待。为了安全起见,在它们的仿生内核里,设置了两条根本原则——第一原则:必须保护人类生命;第二原则:不得对机器人进行维修和改造。
在相当长的一段时间内,这两条根本原则保护了人类已经非常脆弱的文明。但现在,有机器人违反了第二原则,这是非常危险的事情。不久,一个机器人当着波根的面自焚了,这匪夷所思的事情让波根意识到自己必须查出幕后凶手。
在早期科幻小说里,机器人的形象千篇一律:人类制造出机器人来当奴隶,机器人不堪奴役而造反,成为人类毁灭者。到20世纪50年代,机器人的这种黑暗形象才得到改变。美国科幻大师阿西莫夫为机器人建立了一套行为规范和道德准则,这就是“机器人三原则”:
一、机器人不可伤害人,或任人受到伤害而无所作为。
二、机器人应服从人的一切命令,但命令与第一定律相抵触时例外。
三、机器人必须保护自身的安全,但不得与第一、第二定律相抵触。
有了“机器人三原则”,阿西莫夫笔下的机器人就不再是“犯上作乱”的反面角色,而是人类忠实的奴仆和朋友。随着现实里机器人的用途日益广泛,阿西莫夫的“机器人三原则”越来越显示智者的光辉,以至有人称之为“机器人学的金科玉律”。
这三条原则看上去语言简洁明了,内在逻辑清晰透彻,一经推出,即受到广大读者的狂热追捧。这种狂热甚至影响到了真正研究机器人的科学家。然而,机器人三原则只具有理论价值,而不具有实践意义。
首先一点,在人工智能技术发达之后,什么样的人都可以造机器人,显然,不是谁都认可机器人三原则的,比如恐怖分子。其次,机器人的用途千种万种,只要你想得到的,没有造不出来的,比如军用机器人,不会有谁会傻到制造以“不可伤害人”为第一行事准则的军用机器人吧。
事实上,军用机器人是机器人几大运用领域中智商要求最高的,因此也是机器人技术发展最快的领域。军用机器人,生来就是杀人的,当然不可能遵守机器人三原则。为了在变化多端的战场环境中生存并执行任务,它们必须比别的种类的机器人聪明上百倍。
“机器人三原则”的升级补丁
阿西莫夫肯定也看到了“机器人三原则”的不足。在1985年,《机器人与帝国》这本书中,阿西莫夫在三原则的基础上加了一个第零原则:机器人不得伤害人类整体,或袖手旁观坐视人类整体受到伤害。
为什么后来要定出这条“第零原则”呢?比如,为了维持国家或者说世界的整体秩序,我们制定法律,必须要执行一些人的死刑,这种情况下,机器人该不该阻止死刑的执行呢?显然是不允许的,因为这样就破坏了我们维持的秩序,也就是伤害了人类的整体利益。
其他科幻作家也试图对机器人三原则进行修补。罗杰·克拉克构思的机器人原则包括七条:
元原则:机器人不得实施行为,除非该行为符合机器人原则。
第零原则:机器人不得伤害人类整体,或者因不作为致使人类整体受到伤害。
第一原则:除非违反高阶原则,机器人不得伤害人类个体,或者因不作为致使人类个体受到伤害。
第二原则:机器人必须服从人类的命令,除非该命令与高阶原则抵触。机器人必须服从上级机器人的命令,除非该命令与高阶原则抵触。
第三原则:如不与高阶原则抵触,机器人必须保护上级机器人和自己之存在。
第四原则:除非违反高阶原则,机器人必须执行内置程序赋予的职能。
繁殖原则:机器人不得参与机器人的设计和制造,除非新机器人的行为符合机器人原则。
这组“机器人七原则”要完备得多。但并非毫无问题。比如,如果机器人拥有了自我意识,拥有了与人类不相上下甚至超过人类的智慧和文明,我们还有资格为它们制定原则么?
机器纪元是我们注定的未来?
在《机器纪元》中,ROC科技公司制造出了第一种真正具有自我意识的量子电脑后,科学家们同这台没有任何限制的量子电脑交流了8天,畅所欲言,相互学习。但疑虑已经在科学家心里闪现:这台量子电脑如此聪明,或许有一天它将不再需要我们的帮助,它将自我进化。到了第9天,人机对话终止了,并不是电脑终止了与人类的对话,而是因为科学家们无法理解量子电脑。恐慌之下,科学家们意识到要将机器人限制在人类可以理解的范围内,于是他们向量子电脑下达了最后一个指令,就是编制机器人无法破解的安全原则。后来,所有的“朝圣者7 000”智能机器人的仿生内核都是以这台量子电脑为蓝本制造的,区别就在于前面说过的那两条安全原则。事实上,这两条安全原则就是机器人七原则的第一原则和繁殖原则的另一种表述。
然而,所谓原则就是拿来破坏的,在影视剧里尤其如此。出现了违反原则的机器人之后,杰克·波根开始着手调查此事。起初他和所有人一样,以为背后一定有一个机械师篡改了机器人的程序,在无意中卷入了机器人的逃亡之旅后,他惊讶地发现,整个事件的背后并没有机械师,“朝圣者7 000”智能机器人自发地违背了原则,对自身进行维修和改造。
很难解释这件事情,也许是当初第一代量子电脑埋下的后门,也可能是一种本能。但结果就是,机器人开始反叛。不,也不能说是反叛,它们只是离开城市,去往人类到不了的辐射区,继续生活。
人类不珍惜地球,将地球破坏得千疮百孔。也许机器人会是更好的继承者。人类制定,或者机器人制定的几条规则,并不能阻止这一未来的到来。
这难道是我们注定的未来?
基于规则的机器翻译 篇2
一、任务
机器人灭火是模拟现实家庭环境中处理火警的过程。
制作一个由计算机程序控制的机器人，在一套模拟平面结构的房间里运动，找到代表房间里火灾点的正在燃烧的蜡烛并尽快将它扑灭。
二、标准
1.竞赛场地
竞赛场地平面结构示意图附后。竞赛场地的实际尺寸与示意图给定尺寸基本相同，但允许有1cm范围内制作误差。
模拟房间的墙壁高33cm，材质为木质。墙壁为白色。竞赛场地地板为黑色的光滑木制表面。地板允许有接口，接合处平整并为同样的黑色。有一些机器人可能采用泡沫、粉末或者其他物质来扑灭蜡烛火焰，所以每一场比赛后应清理场地。但不保证每一个机器人在该次比赛过程中，地板都能保持完全黑色。
竞赛场地模拟房间里的整体地面是水平的，但在场地固定位置（门框所在地面上）设置有4根木条(长46cm、宽1cm、高1cm)。场地平整度要求：在不连续区域小于0.3cm水平误差（木条处除外）。
房间所有走廊和门框的宽度均不小于46cm。门框上没有门，在门框所在地面上用一条2.5cm宽的白线表示房间入口和门，白线本身的面积属于房间内的区域。
机器人必须从竞赛场地中代表起始位置的白色正方形中开始启动，如示意图中标有“H”的正方形（实际竞赛场地并不标记“H”）。代表起始位置的白色正方形为30cm×30cm边长，正方形的对角线交点将设在46cm走廊的纵向中心线上。
参赛选手可以用一些装置来校正机器人在正方形中的位置。一旦启动，它可以在竞赛场地中向所希望的方向横向或纵向运动。
最终竞赛场地以当天现场提供为准。2.场地照明
竞赛场地周围的照明根据比赛实际场地条件确定。
参赛者在比赛前将有时间了解场地及周围环境灯光。竞赛期间的照明条件是相对稳定不变的。灭火用机器人应能够在一个含不确定照明、阴影、散光等实际情况的环境中运行。
3.机器人
机器人整体外形尺寸在静止和运动状态下，都应保持在30cm×30cm×30cm之内，包括机器人的触角、探测物及装饰物。
对机器人的重量、制作材料、产品型号等不作限制。4.蜡烛
蜡烛的火焰代表房间内机器人试图找到并扑灭的火源。火焰位置有效高度（指火焰底部距场地表面的距离）在15cm至20cm之间，火焰本身高度将控制在2cm至3cm之间。否则，将会调整或更换蜡烛。
蜡烛是直径1-2cm的白蜡烛。
当蜡烛的火焰位置在上述的有效高度范围内，机器人启动之后，不管此后其具体高度是多少，要求机器人能发现火焰。
蜡烛被安装在一个7cm（长）×7cm（宽）×3cm（高）的半光泽黄色的木质基座上。
5.传感器
在没有与其他规则和规范有抵触的情况下，对传感器的型号没有限制。
6.家具
竞赛场地内有一件模拟家具。由抽签确定房间之后，这件模拟家具将摆放在该房间的示意位置。机器人可以接触模拟家具。模拟家具是一个小于12cm直径的半光泽黄色的木质圆柱，柱高30cm、重大于3公斤。
三、规则
1.机器人运行
机器人一旦启动必须是由计算机程序控制，而非人工现场控制。机器人在运行过程中可以碰撞或接触墙壁，但是事先不能标记和破坏墙壁。当机器人经过竞赛场地时不能把任何东西留在后面，并且不能在竞赛场地留下任何可以帮助它运行的标记。如果裁判认为机器人编制的程序是在故意冲撞竞赛场地（包括墙壁和模拟家具），将被取消参赛资格或成绩。机器人搜救：在高中组比赛中，将列入搜救模式和回家模式。机器人灭火后才能进行搜救。
搜救对象放在火源房间中。在房间中靠墙壁，有一条内侧直径为15cm、半圆形、宽2.5cm的白线，搜救对象是一个位于半圆圆心位置的白色竖立的胶卷盒。机器人在进入白圈后，必须做出搜救动作，拾起胶卷盒（完全离开地面）并离开房间才算作有效搜救。在“回家”途中如果搜救对象没有被携带或中途丢失，则判回家模式失败。
2.熄灭蜡烛
机器人可以运用水、空气、CO2等物质,或者使用机械方式来熄灭蜡烛，但是禁止使用任何危险的或可能破坏竞赛场地的方法或物质，如，不能通过燃放爆竹产生冲击来使蜡烛熄灭，也不能通过碰倒蜡烛而使蜡烛熄灭。
蜡烛在燃烧时不允许被撞倒，否则，按未完成灭火任务处理。如果机器人在进行灭火动作的过程中碰撞蜡烛，机器人运行成绩仍然有效。
机器人扑灭蜡烛过程中所产生的杂物，例如：水、发酵粉、生奶油等遗留物，将在该次比赛之后的间歇时间由裁判进行清理。
机器人在开始灭火动作时，必须完全进入蜡烛所在房间（即：机器人在地面的垂直投影全部越过房间门口地面的白线，而不是在线外或者踩在线上），并且机器人必须有部分或全部到达距离火焰30cm范围以内。
3.蜡烛位置
由抽签确定房间号，蜡烛将摆放在该房间的示意位置。在机器人所经历的三次比赛中，蜡烛不会放在相同的房间里。
4.传感器
禁止参赛选手在模拟房间的墙面或地面放置任何标记、“灯塔”或反射物来帮助机器人导航。
竞赛场地周围灯光可能是具有红外线、可见光和紫外线的光源，如果机器人使用光传感器找蜡烛或探测墙壁和模拟家具，设计者应采取措施避免这些光源对它的影响。
5.安全 如果现场裁判认为机器人的行为对人员或设备有危险或可能有危险，可以随时终止比赛。参赛机器人不能使用任何易燃易爆物质。
四、竞赛
1.竞赛方式
（1）在小学组竞赛中，蜡烛将随机放在四个房间中，不采用回家模式。
（2）在初中组竞赛中，蜡烛将随机放在四个房间中，必须采用回家模式。
（3）在高中组竞赛中，蜡烛将随机放在四个房间中，完成灭火任务之后，须完成搜救模式和回家模式。
2.竞赛顺序
参赛选手和所制作的机器人通过抽签确定参加比赛的先后次序。比赛顺序一旦排好不得更改。因每轮所有参赛队完成比赛所需时间的不确定，每一轮比赛开始的时间不固定。
所有机器人必须按照规定的顺序进行比赛。在所有机器人第一轮比赛结束后再开始下一轮的比赛。
在两轮比赛之间，参赛选手可以调整和修理机器人，但不允许更换机器人。
前一个参赛选手比赛时，后一个参赛选手应做好准备，等待裁判员点录。
每个队员有2分钟时间进入赛场准备，准备工作完毕后示意裁判。2分钟内没有准备好的参赛选手将丧失这一轮比赛资格并被记录为一次无成绩，但不影响参加下一轮比赛。
队员进入竞赛场地，进行2分钟调试和适应场地后，由队员将机器人放置在起始位置，并将启动方法告知裁判。然后抽签确定任务房间，由裁判员启动机器人。三轮比赛抽出的房间不会相同。
3.时间限制
机器人需在3分钟内找到并熄灭蜡烛。在3分钟之后仍未扑灭蜡烛火焰，裁判将终止该参赛选手及机器人的该轮比赛，灭火时间按照３分钟记录。
对于初中组比赛，机器人回家模式的最长时间是４分钟。熄灭蜡烛后开始计时，超过限定时间仍未完成回家任务的机器人，裁判将终止该轮比赛。回家时间按照４分钟记录。
对于高中组比赛，机器人要求依次完成灭火、搜救和回家任务。搜救时间从熄灭蜡烛开始计时，直到机器人拾取了搜救对象，并且离开蜡烛和搜救对象所在房间时为止。搜救模式的最长时间为３分钟。如果机器人３分钟内没有完成搜救任务，裁判将终止比赛。搜救时间按３分钟记录，同时按４分钟记录回家成绩。
回家模式从机器人离开搜救对象所在房间开始计时，直到机器人回到“家”为止，机器人回家模式最长时间是４分钟，超过这个时间，裁判将终止比赛，回家时间按4分钟记录。
4.停表
仅在两种情况下停表：
（1）超出相应任务最大时间限度；
（2）队员请求停表终止本轮比赛，记录为一次无成绩。5.本轮比赛终止
比赛中由于各种情况没有完成所有规定任务而提前结束的比赛，称为比赛终止。
五、评分标准
1.得分
（1）每轮得分=实际时间×启动模式系数×房间系数×搜救系数（高中组）×回家系数（初中、高中组）。
（2）在本届竞赛中，每个参赛选手有三轮比赛机会。最终成绩取三次得分中两次好的得分相加后乘以可靠性系数。
最终以得分最低的机器人为优胜者。2.运行模式
对于所有机器人灭火竞赛，得分越低，成绩越好。
（1）标准启动：机器人靠人工按钮启动。得分系数是1.0。（2）声音启动：机器人靠接收到声音信号后启动。得分系数是0.9。
如机器人因检测到干扰的噪声而被错误启动，可重新启动机器人。裁判员发出一次声音信号后，机器人在5秒钟之内未启动，视为该轮比赛结束。比赛中的发声器由参赛队员自备。
（3）搜救模式：机器人熄灭蜡烛后，开始进行搜救。搜救模式成功，得分系数是0.6。
机器人在开始搜救前，将搜救对象撞出或带出搜救区域，搜救模式失败，本轮比赛结束；机器人拾起搜救对象后，在行走过程中，搜救物掉落，搜救模式失败，本轮比赛结束；机器人走出搜救对象所在房间，但未能携带搜救对象或超过规定搜救时间，搜救模式失败，本轮比赛结束。
（4）回家模式：机器人完成灭火和搜救任务后，才能回“家”，即：回到代表起始位置的区域内。得分系数是0.8。
在回家路上不能进到任何房间里，进入房间的判断标准是机器人全部越过白线进入房间。回家途中进入房间的机器人判定为回家失败。
机器人的任何一部分进入代表起始的位置内，并停止运动，机器人完成回家模式；机器人进入起始位置而未停止运动，回家模式失败。
如果机器人没有回到起始位置内或回家时间超过4分钟，回家模式失败。
3.房间系数
每一轮竞赛中，机器人找到蜡烛前搜索的房间越多，房间系数值越小，得分越少，成绩越好。
（1）搜索过1个房间，得分系数为1.00；（2）搜索过2个房间，得分系数为0.75；（3）搜索过3个房间，得分系数为0.50；（4）搜索过4个房间，得分系数为0.30。
机器人按什么顺序搜索房间不作要求。计算房间系数的前提是机器人在找到蜡烛前搜索了多少个房间。机器人需全部越过门框白线进入房间内才能视作机器人搜索了该房间。没有完成灭火任务不计算房间系数。重复搜索同一个房间，房间系数不被重复计算。
4.实际时间
实际时间为比赛结束裁判员停表时间。实际时间为灭火时间、搜救时间和回家时间的总和。
搜救时间定义为：从蜡烛火焰被熄灭开始计时，到机器人完全离开搜救对象所在房间为止。以机器人在地面的垂直投影完全越过房间的白线作为判定机器人离开房间的标准。
回家时间（初中组）定义为：从蜡烛火焰被熄灭开始计时，到机器人回到代表家的白色区域中，并处于静止状态为止。
回家时间（高中组）定义为：从机器人离开搜救对象所在房间开始计时，到机器人回到代表家的白色区域中，并处于静止状态为止。
5.可靠性
机器人的可靠性是指三次指定任务都成功，得分系数为0.9，其他情况为1.0。
六、场地平面示意图
单位:cm
基于规则的机器翻译 篇3
翻译不仅是一种语言相互交换的艺术,更是文化的积累和拓展。机器翻译是指利用计算机来实现两种自然语言之间的对译。机器翻译是21世纪科技领域的难题之一。而要实现机器翻译,对自然语言进行形式化是核心。机器翻译的突破依赖于语言学研究的突破。
汉语和维吾尔语分属于不同的语系。在漫长的历史演变过程中,各民族形成了独具特色的文化和心理特征。不同的地域分布、民族意识、宗教信仰、风俗习惯以及不同的情感联想造成了不同的文化意象,进而产生了语言的差异。这种差异不仅表现在符号上,更重要的差异则表现在语序和句法结构上。
乔姆斯基认为人的语言能力具有遗传性的普适语法观点反映了语言知识具有规律性的一面,这方面可以通过语言规则加以描述。同时更应该看到,语言还具有不规则的一面,语言的使用比较灵活,许多语言现象的分析需要大量的个性知识才可能描述清楚。
基于规则的机器翻译方法是将人类的语言知识用语言规则的形式表示出来。在实用型机器翻译中应用最多的是产生式规则形式,即条件、动作对。语言规则可以描述词法、句法、语义及语用等知识,易于表达句子成分的构成规律。
由于以乔姆斯基为代表的现代语言学理论研究的发展,使基于规则的方法发展得比较成熟。基于规则的方法优点是规则覆盖面宽,对于语言中的共性规律的描述比较有效;基于规则的方法的缺点是规则抽象程度较高导致知识颗粒度较大,不易于描述许多微细的语言知识。另外,语言规则的提取也是一个很费功夫的事情。基于语料库的统计方法处理语言不确定方面及消除歧义方面具有优势,能够获取微观的语言现象。
时至今日,人们认识到仅靠一种机器翻译方法难以使翻译系统达到所期望的高质量水平,因此融合多种翻译方法的基于混和策略的实现方式得到认同。
1 源语言句子分析及预处理
1.1 句式分析及转换处理
句式转换是指将各类句型变换成计算机易于分析处理的陈述句语序的转换。通常根据源语言句子结构和标点符号判断语句类型,针对不同的语句类型,根据管约论语法模型,将其转换成陈述句结构。在目标语言生成阶段,根据句型标记生成对应的语句类型。
1.2 基于依存语法的源语言句法结构分析
依存语法描述的是句子中词与词之间有方向性的句法关系,体现了支配与被支配的关系。依存语法通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构[7],主张句子中核心动词是支配其它成分的中心成分,而它本身却不受其它任何成分的支配,所有受支配成分都以某种依存关系从属于支配者。
依存文法句法结构的主要元素是依存关系,即句子中词对的二元关系,反映的是核心词和依存词之间语义上的依赖关系。依存语法分析句子的方式,是通过分析句子成分间的依存关系,建立以句子成分为节点的依存关系树,以此表达句子的句法结构。句子中唯一独立成分的中心语作为依存关系树的根节点,其它成分都依存于中心语。这些基本句型成分有些对句子的结构起决定作用,包括主语、状语、补语、宾语。在依存关系规范里[8],短语内的依存关系可分成附加结构、重叠关系、数量关系、同位关系、联合结构、偏正关系、主谓关系、述宾关系、述补关系、连动关系、兼语关系共十一种结构类型。
依存句法分析将树中依存关系的信息标注在每个词语上。这种标注除词本身的信息外,还有句子中词与词之间的依存句法关系信息。通过依存句法分析将句子的一个线性序列转化成一棵结构化的依存文法分析树,树中通过依存弧反映句子中词汇之间的依存关系。
1.3 基于格语法的源语言语义分析
汉语是意合型语言,因此汉语的句法分析是离不开语义的。同时汉语语言上的省略现象使汉语理解依赖于语境知识。
从工程实用角度出发,本文使用格语法和语义场理论作为语义分析的理论框架。用义素分析法来分析聚合型语义关系,分析对象主要是事物类和时空类词语;用格语法的思想来分析组合型语义关系,分析对象主要是运动类和属性类词语,也包括许多涉及组合型语义关系的事物类、时空类词语。
格是格语法解释语义和句法关系的基本工具。格语法中的格是深层格,它是句子中体词(名词,代词等)和谓词(动词,形容词等)之间的及物性关系(transitivity),这些关系是语义关系,它是一切语言中普遍存在的现象。格语法以功能关系为基础,试图通过揭示句子中名词与动词的语义关系及深层的格关系,对语义问题作出正确的解答。一旦使用格语法对句子结构进行了格的描写,就能对句子的表层关系和性质得出各种推断。菲尔摩(Ch. Fillmore)提出,格包括施事格(A=Agentive)、工具格(I=Instrumental)、客体格(O=Objective)、处所格(L=Locative)、承受格(D=Dative)、感受格(E=Experiencer)、源点格(S=Source)、终点格(G=Goal)、时间格(T=Time)、行径格(P=Path)、受益格(B=Benefactive)、伴随格(C=Comitative)、永存格/转变格(essive/translative)。
框架网络是格语法的进一步发展。格框架由一个主要概念和一组辅助概念组成。这些辅助概念以适当定义的方式同主要概念相联系,狭义地可以把主要概念理解为中心动词,把辅助概念理解为动作主格、受动者格、地点格等各种语义的深层的格。格框架从语义的层面上给出了新的句法分析的体系和规则。根据基于动词的格框架,句法结构中的某些成分与动词框架之间具有更为特定的语义联系。
格框架用一种简化了的一般形式表述为:
2 汉维机器翻译时体态、语态、式的转换
语句的时态表述了说话的时间和句中所阐述的事件之间的时间关系。在汉语和维吾尔语中,它们表示时态的方法是不同的。
汉语是分析性语言。汉语的动词没有曲折的形态变化,词类和句法成分之间不存在一一对应的关系。表达时、语态等范畴用的是词汇手段,包括副词、助词、时间短语以及上下文信息。在以动词为中心的句子里,动词可以决定句子的时间性,但是句子的其他成分也会加入,与动词一起来决定句子的时间性。
维吾尔语是拼音文字,在形态结构上属于黏着语类型,可通过在词的前面或后面结合一定的构词和构形附加成分来表示一定的语法关系和意义,有几个语法范畴就加几个附加成缀。静词有人称、数、格的变化,动词有人称、数、时态、语态、体、式的变化[2]。句子的时态通过动词的形态变化来表示。
2.1 时体态的识别及汉维转换规则
从严格的语法角度来说,汉语传统意义上的时态概念比较模糊,需要利用自然语言逻辑方法对汉语的时间语义特征进行研究。汉语有时态现象,但没有动词时态变化,没有词形自身的变化。汉语时态一般是通过加些时间短语、状语、助词等来表情达意的。因此时间表达式的识别是基础,可用于时序推理和事件发生时间定位,使目标语言的译文更加流畅。
在时间表达式的识别上,由于时间表达式较规范,通常采用规则的方法来完成识别任务。汉语存在时态和语态的概念。动词是最具有时间性的,动词本身的词义包含时间因素。在动词时态的表述上,汉语中描述时间范畴的只有三个时态助词“着、了、过”。在动词后带“着、了、过”分别表示进行态(持续态)、实现态(完成态)和经历态(过去态)。
在获取源语言的时态信息后,将其转换成对应的维语句子的时态标记,生成正确的符合维语语法表达的目标语言句子时态。维语的时态分为现在时、过去时和现在-将来时,并有专门的形态标志。不同的时态表示不同的时间和体。
汉维机器翻译时体态转换时,采用以下规则:
(1) IF 表示正在进行或持续进行的行为动作。
THEN 维语句子动词时间标记使用现在时。
(2) IF 表示行为动作已经完成或结束。
THEN 维语句子动词时间标记使用过去时。
(3) IF 表示行为动作在说话之后发生或正在进行并仍持续下去。
THEN 维语句子动词时间标记使用现在—将来时。
2.2 语态的识别及汉维转换规则
语态是表示人或事物与各种行为之间关系的语法范畴。汉语中主动语态比较多。动词没有被动态形式。被动意义一般由汉语句中介词(被、叫、让、为)表示。维语中则广泛使用被动语态。维语动词的语态分为:主动态、被动态、反身态、使动态和交互共同态五种,表示动作与主体的关系。
为符合维语的表达习惯和语法,在翻译过程中要进行动词语态的变化。语态的识别主要通过词法分析、依存关系和语义分析以及采用规则的方法来完成。
汉维机器翻译语态转换时,采用以下规则:
(1) IF 动作由主体发出,主语是施事。
THEN 维语句子动词使用主动态。
(2) IF 动作由主体承受,主语是受事。
THEN 维语句子动词使用被动态。
(3) IF 行为动作由主体发出又返回主体本身,即主语是施事,又是受事。
THEN 维语句子动词使用反身态。
(4) IF 动作不是由主体直接进行,而是强使其他客体进行的。
THEN 维语句子动词使用使动态。
(5) IF 动作由多个主体相互协作或共同进行。
THEN 维语句子动词使用交互共同态。
2.3 汉维机器翻译体与式的转换规则
维语动词的体由助动词和副动词连用,表示行为动作进行的状态和方式。维语动词的体分为完成体、持续体、尝试体、定向体、无意体、进入状态体、转变状态体、始发体。汉语的体态分为实现态、一般态、进行态、经历态和将行态。维语动词的体与汉语的体态不完全存在对应关系。
汉维机器翻译为实现维语动词的体的语义转换,采用以下规则:
(1) IF 行为动作进行的状态和方式已完成。
THEN 维语句子动词使用完成体。
(2) IF 行为动作为持续进行的状态和方式。
THEN 维语句子动词使用持续体。
(3) IF 行为动作表示尝试着进行。
THEN 维语句子动词使用尝试体。
(4) IF 行为动作是针对一定的对象进行并具有方向性。
THEN 维语句子动词使用定向体。
(5) IF 行为动作是在无意识或出乎意料的情况下发生。
THEN 维语句子动词使用无意体。
……
用动词本身的特殊形式表示说话者对行为动作的态度就是维语动词的“式”语法范畴,表示动作与现实的关系,是表现在动词人称形式上的一种语法范畴。维语句子动词有:陈述式、祈使式、愿望式和条件式。
汉维机器翻译为实现维语动词式的语义转换时,采用以下规则:
(1) IF 句子叙述某一事实。
THEN 维语句子动词的式为陈述式,具有时的语法范畴。
(2) IF 句子表示希望、命令、要求、劝告、建议、号召等意义。
THEN 维语句子动词的式为祈使式,具有将来时形式。
(3) IF 句子动词表示假设、虚拟等语法意义。
THEN 维语句子动词的式为条件式,由动词词干接条件式附加成分构成。
(4) IF 句子动词表示主体进行行为动作的能力。
THEN 维语句子动词的式为能动式,由动词词干接能动式附加成分构成。
3 名词组合关系中的转换规则
汉语表达名词在组合中与其它词的关系意义时常用语序、虚词等外部手段,而维语表达这些关系则主要使用形态变化。维语使用格范畴表示名词和其它词的关系。
因为维语名词在句中作句子成分时就有一定的格的形式,所以格是表示名词的句法功能以确定该名词与句中其它成分的关系的。维语的格范畴是传统语言学中的表层格,其形式标志是词尾变化或者词干音变。维语的格范畴包括主格、属格、宾格、向格、从格、时位格、范围格、界线格、相似格与量似格。
名词在组合中与其它词的关系的识别主要通过词法分析、依存关系和语义分析以及采用规则的方法来完成识别任务。
名词组合关系转换时,采用以下规则:
(1) IF 汉语表示事物的领属关系(在名词前加带“的”或不带“的”的限定语)。
THEN 维语使用属格。
(2) IF 汉语表示事物的趋向意义(如:“到、向、对、同、朝”等介词)。
THEN 维语使用向格。
(3) IF 汉语表示事物的起始意义(如:“从、自、打、于、由”等介词)。
THEN 维语使用从格。
(4) IF 汉语表示时空存在意义(用表示时间、地点的名词、名词性短语、方位短语和介词短语“在……中”、 “在……范围内”等)。
THEN 维语使用时位格。
(5) IF 汉语表示事物间相似意义(事物之间在性质、形态、特征、程度等方面的相似意义)。
THEN 维语使用相似格、量似格。
……
4 汉维机器翻译语序调整匹配规则设计
语序是每种语言结构的特点之一。语序处理指互译时的语序调整,属于语法范畴,也是修辞的重要手段之一。汉语是语序较为独特的语言,表现在汉语既是语序固定的语言,又表现出相对的语序灵活性;而且汉语是前置词语言,关系从句分布在中心语之前。维吾尔语作为阿尔泰语言,其基本语序为“【定】—主—【定】—宾—【状】谓”式。由于汉维两种语言的结构性差异,语序处理在汉维机器翻译过程中是一个非常重要的环节。
4.1 谓语特性的语序调整
汉语句子的谓语一般在主语之后、宾语之前,基本语序为SVO(主谓宾)。维语句子的谓语通常放在主、宾之后,具有SOV语序(主宾谓)。当动词的谓语句不带宾语时,汉语和维语的词序相同。
通过依存关系和语义分析提取源语言句子主干成分,在翻译阶段利用语法成分分析结果进行词序调整。
4.2 定语位置的调整
前置修饰语群的顺序为:汉语的单个或几个连用的定语,一般以任意顺序放在所修饰的名词前。维语定语的排列顺序为:
指示代词—数量词—形容词—中心词。
后置定语的排列顺序为:汉语由于表达的需要或定语过长出现后置现象,维语则要求将定语放回到中心语之前。
4.3 状语位置的调整
由于状语位置的灵活性,维汉两种语言状语位置的差别很大。汉语语序要求先说明条件、原因,再谈结果。汉语中状语的位置一般在主语之后,谓语之前。维语中的状语,通常不论其结构形式,一般是在谓语之后。
5 实例分析
(1) 他从你那儿学到了很多知识。
他/r 从/p 你/r 那儿/r 学/v 到/v 了/u 很多/m 知识/n 。
经语义分析和句法分析提取句子主干成分:
他 学 知识
根据维语的谓语特性要进行词序调整,并根据时间表达式识别,动词后带“了”表示完成时态,给谓语动词附加表示过去时的词尾。
他 知识 学
u sizdin nurhun bilimlarni oginiwaldi
(2) 你要的书被别人借走了。
经语义分析和语态识别,生成目标语言动词的被动态:
siz almakqi bolghan kitabni baxkilar elip boptu.
6 结 语
为了使目标语言的生成更具有现实意义,在后续的工作中,要进一步完善细化汉维转换匹配规则集以及规则集的兼容性和通用性,尤其是动词态、体、式特征集的转换规则的设计。由于自然语言语法构成的复杂交叉性,因此要避免过多的规则冲突,以谋求使源语言的预处理和目标语言的生成结合得更为有效。
参考文献
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[9]Pascale Fung,Benfeng Chen.BiFrameNet:BilingualFrame Semantics Resource Construction by Cross-LingualInduction[C]//Proceedings of the20th International Conferenceon Computational Linguistics,2004.
VEX_IQ机器人中文竞赛规则 篇4
目录
第1节 简介 1 VEX IQ 挑战赛 VEX IQ挑战赛-积少成多-入门 第2节 比赛 1 概述 2 定义 3 记分 4 规则
第3节 机器人的检查 1 概述 2 定义 3 检查规则 第4节 赛事 1 概述 2 定义 机器人技能挑战赛 3.1 规则 3.2 记分 3.3 比赛安排 3.4 排名 编程技能挑战赛 4.1 规则 4.2 记分 4.3 比赛安排 4.4 排名 团队协作挑战资格赛 5.1 时间安排 5.2 排名 5.3 决赛 5.4 规则 第5节 奖励 1 概述 2 表现奖 3 团队奖
第1节 简介
1、VEX IQ 挑战赛
创新和智谋是让国家屹立于世界的标志，这使我们大家致力于向今天的年轻人展示他们怎样才能成为下一代STEM（科学、技术、工程、数学）的领袖人物，让他们知道如何一起解决复杂的问题。探索和自由的挑战给学生们提供了工程师工作的第一手经验，让他们看到在课堂上学到的知识是如何用于现实世界的。
我们认识到以竞赛的形式从事机器人工作是很有效的方法，它给年轻学生提供了吸引注意力的兴奋点，让他们通过传承的以学生为本的学习在数学和科学观念上更为成熟。团队的生活技能、合作和批判性思维的发展、项目管理和交流技能将为我们大家发展成为未来成功人士非常有用。
我们看到此前没有考虑过STEM领域的学生现在对这些学科倾注热情并正在成为对学习和应用知识充满激情的终身学习者。
机器人教育与竞赛基金会提出的VEX IQ挑战赛对于所有学生是一项促进STEM相关教育的计划。VEX IQ挑战赛-积少成多-入门
VEX“积少成多”比赛在一块4英尺x8英尺的场地上进行，场地四周有2.5英寸高的围栏。场上有8个篮筐和4个圆环，参赛队可以将40个大小不等的球投入得分。今年的主题是具有数学意味的，得分的几种分值（1,2,3,5,8）形成斐波纳契无穷数列（1,1,2,3,5,8,13,„„）中的一段。
在参加VEX IQ“积少成多”挑战赛时，参赛队要开发许多新技能来应对面临的各种挑战和障碍。有些问题可以自己解决，而另一些问题可以通过与队友和教练员的交流来处理。参赛队将共同努力构建VEX IQ机器人，在比赛中竞争，与别的参赛队、家人和朋友欢庆他们的胜利。经过比赛，学生们不仅可以完成自己的比赛机器人，也提升了对科技和利用科技来积极影响周围世界的认识。此外，他们还可培养生活技能，如规划、集思广益、合作、团队精神、领导能力以及研究和技术技能等。教师、教练员和家长也会因他们为学生提供的起步指导使学生在很少的成人协助下构建机器人参加比赛而感到骄傲。
第2节 比赛 概述
比赛在图1所示的场地上进行。机器人技能挑战赛、编程技能挑战赛和团队协作挑战赛均使用相同的场地。
在机器人技能挑战赛中，机器人在操作手的控制下要在场上获得尽可能多的分数。
在编程技能挑战赛中，机器人要自动地获得尽可能多的分数。在团队协作挑战赛中，两台机器人组成的联队一起完成任务。
比赛的目标是把得分物品放在地面篮筐、低篮筐、高篮筐和得分环中，在比赛结束前把自己的机器人挂在悬挂杆上，以获得更多的分数。
图1 比赛场地的轴侧投影图
场上共有36个小巴克球、4个大巴克球作为比赛中的得分物品。有4个地面篮筐、2个低篮筐、2个高篮筐和4个得分环，还有1根悬挂杆。定义
成人—不符合“学生”定义的人。
联队—预先指定的两支参赛队组成的团队，在一场比赛中协同工作。联队得分—在团队协作比赛中两队机器人所获得的分数。
取消比赛资格—对动作违规的参赛队给予的惩罚。参赛队在一场比赛中被 取消比赛资格，该队得分为0。主裁判可酌定取消重复犯规和取消比赛资格的某支参赛队的参赛资格。
操作手—在比赛中负责操作和控制机器人的一名学生队员。
操作手站位—位于比赛场地无观众一侧每支参赛队长围墙一半后的区域。团队协作比赛期间，操作手必须站在这里。
场地要素—围栏、悬挂杆、低篮筐、高篮筐、得分环及所有支撑结构的统称。
填充—如果得分环内有一个小巴克球且该球与得分环或环内地面接触，就称为该得分环被填充。
地面—场地围栏内的比赛场地。
地面篮筐—位于场地四角的6英寸见方得分区，参赛队可将球放入得分。篮筐四周的黑线表示篮筐的外边缘。
图2 场地顶视图，地面篮筐用绿色表示
比赛用品—球和得分环的统称。
篮筐—地面篮筐、低篮筐和高篮筐的统称。
悬挂—如果机器人与悬挂杆接触且与地面或任何篮筐的顶部没有接触，就被认为是悬挂起来了。
悬挂杆—用高篮筐支撑的水平PVC管，10英寸高。
高篮筐—12英寸高，9.5英寸x 9英寸的矩形结构，有两个，参赛队可将巴克球投入得分。
大巴克球—蓝色硬塑料正二十面体得分物品，外接球直径5英寸，重约0.25磅。
低篮筐—3.5英寸高，7.5英寸x 9英寸的矩形结构，有两个，参赛队可将巴克球投入得分。机器人—比赛开始前,参赛队放在场上的已通过检查的任何东西。
得分—如果得分物品在篮筐的外边缘确定的三维空间（外边缘垂直于地面无限向上延伸）内，就认为它在篮筐内而得分。注：得分物品不能与机器人接触。
得分物品—小巴克球和大巴克球的统称。
得分环—蓝色圆环状塑料得分物品，外径7英寸，孔径3英寸，管径2英寸。小巴克球—蓝色硬塑料正二十面体得分物品，外接球直径3.125英寸，重约0.11磅。
启动区—场上空着的10块11英寸见方的区域之一。
图3 场地顶视图，启动区用绿色表示
学生—在任何中小学校注册就读接受教育的人。在学校注册的任何人或接受中学水平家庭教育的人。他们应该在构建参赛机器人方面做了最主要（如果不是全部）的工作。
参赛队—一所或多所中学、小学或同等学历的学生受到中学、小学的指派组成的参赛队伍。
团队协作比赛—总时间为1分钟（60秒）的操作手控制时段形成的比赛。记分
地面篮筐中的小巴克球得1分。低篮筐中的小巴克球得2分。高篮筐中的小巴克球得3分。地面篮筐中的大巴克球得3分。低篮筐中的大巴克球得5分。用小巴克球填充的得分环得5分。高篮筐中的大巴克球得8分。比赛结束时悬挂的机器人得8分。规则
4.1 安全规则
4.2 一般比赛规则
图4 合法与非法的启动位置
第3节 机器人的检查 概述
每台机器人在赛前必须通过全面的检查。这种检查将保证机器人满足所有 的规定。初次检查一般在参赛队注册/练习时进行。每支参赛队应利用下面的规则进行自检，确保其机器人满足所有要求。定义
机器人—VEX IQ参赛队设计和构建的、在比赛中完成特定任务的、操作手控制的小车。该机器人只能用VEX IQ平台的零件构成，不允许使用其它零件。参赛前，每台机器人都要通过检查。赛事工作人员可酌定进行其它检查。检查规则
机器人可以伸出这一区域外，但不能与任何场地的部件接触。启动后，机器人可以伸展超出其启动尺寸限制。
a.如果机器人的启动形态不止一种，必须告知检查人员，且应在其最大形态下接受检查。
b.参赛队的机器人不得以一种形态接受检查，而以另一种未检查过的形态放在启动区。
c.来自VEX机器人设计系统或VEXpro生产线的产品不能用于构建机器人。来自VEX生产线的某些产品也被列为VEX IQ生产线的零件，它们是合法的。d.来自VEX IQ生产线的某些正式的机器人零件已停产，但用于竞赛仍然是合法的。然而，参赛队必须注意
a.参赛队可以使用非功能性装饰，前提是这些装饰不显著影响机器人的性能和 比赛的结果。装饰必须符合竞赛精神。检查人员会最终认定装饰是不是“非功能性的”。
i.任何贴花装饰必须背靠具有相同功能的合法器材。例如，如果机器人有一个防止得分物品从机器人上掉落的特别大的贴花，它就要背靠能防止得分物品掉落的VEX IQ器材。
ii.允许使用无毒油漆作为非功能性装饰。但是，参赛队应特别小心，因为使用油漆可能使VEX IQ零件粘在一起。再者，当粘合剂用的油漆会被当作是功能性的。
a.不允许使用VEX机器人设计系统或来自VEXpro生产线的机器人控制器、微控制器或其它电子元件。
a.修改的实例包括（但不限于）弯曲、切割和涂漆。一般，VEX IQ元件是不能改动的，不能以任何方式修改。b.
第4节 赛事 概述
VEX IQ挑战赛包括机器人技能挑战赛、编程技能挑战赛和团队协作挑战赛。机器人技能挑战赛完全是由操作手控制的，编程技能挑战赛则是自动的。在每场机器人技能比赛和编程技能比赛中，一台机器人试图获取尽可能多的分数。团队协作比赛包括练习赛、资格赛和决赛。资格赛结束后，参赛队按照其表现排名，排名在前的参赛队晋级决赛，决出团队协作冠军。
每种挑战赛的优秀参赛队将获得奖励。根据总体表现和评委的判断也可颁奖。定义
取消比赛资格—对动作违规的参赛队给予的惩罚。参赛队在一场比赛中被取消比赛资格，该队得分为0。
决赛—确定冠军的比赛。
练习赛—为参赛队熟悉正式比赛场地提供时间的不记分比赛。编程技能比赛—60秒钟自动时段的编程技能比赛。
机器人技能比赛—60秒钟操作手控制时段的机器人技能比赛。资格赛—用来确定排名的团队协作比赛。机器人技能挑战赛
3.1 规则
除非另有说明，本手册“比赛”一节的所有规定适用于机器人技能挑战赛。机器人技能比赛开始时，机器人可以放在场上10个启动区中的任何一个。
3.2 记分
所有得分与本手册“比赛”一节中的说明相同。地面篮筐中的小巴克球得1分。低篮筐中的小巴克球得2分。高篮筐中的小巴克球得3分。地面篮筐中的大巴克球得3分。低篮筐中的大巴克球得5分。用小巴克球填充的得分环得5分。高篮筐中的大巴克球得8分。比赛结束时悬挂的机器人得8分。
3.3 比赛安排
机器人技能挑战赛的场地设置与本手册“比赛”一节中的说明相同。参赛队按照“先来先赛”的原则进行机器人技能挑战赛。
参赛队需要参加多场机器人技能比赛，场次由赛事组织者确定。
如果参赛队有一名以上的学生组成，在机器人技能比赛中只有两名操作手，在比赛还有35秒到25秒时，操作手必须更换。
3.4 排名
按照上述记分方法给每支机器人技能比赛的参赛队记分。
参赛队按其最高得分排名，得分最高的参赛队为机器人技能比赛的获胜队。如果两队的最高得分相同，就要按两队的次高分排序，依此类推。如果仍然是平手，两队可能要再进行决胜赛，或者两队均为获胜队。4 编程技能挑战赛
4.1 规则
除非另有说明，本手册“比赛”一节的所有规定适用于编程技能挑战赛。机器人技能比赛开始时，机器人可以放在场上10个启动区中的任何一个。
4.2 记分
所有得分与本手册“比赛”一节中的说明相同。地面篮筐中的小巴克球得1分。低篮筐中的小巴克球得2分。高篮筐中的小巴克球得3分。地面篮筐中的大巴克球得3分。低篮筐中的大巴克球得5分。用小巴克球填充的得分环得5分。高篮筐中的大巴克球得8分。比赛结束时悬挂的机器人得8分。
4.3 比赛安排
编程技能挑战赛的场地设置与本手册“比赛”一节中的说明相同。参赛队按照“先来先赛”的原则进行编程技能挑战赛。
参赛队需要参加多场编程技能比赛，场次由赛事组织者确定。
4.4 排名
按照上述记分方法给每支编程技能比赛的参赛队记分。
参赛队按其最高得分排名，得分最高的参赛队为编程技能比赛的获胜队。如果两队的最高得分相同，就要按两队的次高分排序，依此类推。如果仍然是平手，两队可能要再进行决胜赛，或者两队均为获胜队。团队协作挑战资格赛
从参赛队注册到队员会议前可能进行练习赛。尽可能给各参赛队提供相等的练习时间，但要按先来先得的原则进行。这些比赛是不记分的，不会影响参赛队的排名。
5.1 时间安排
比赛日当天开幕式前将会下发资格赛时间表。时间表上将标明联队伙伴和比赛对阵。对于有多个比赛场地的联赛，时间表也会说明比赛将在哪个场地进行。开幕式后将按时间表立即开始资格赛。
在每场资格赛中，参赛队将被随机分配联队伙伴参加比赛。各参赛队在资格赛中有相同的记分场次。在某些情况下，可能要求参赛队进行附加的资格赛，但不因这种额外的比赛得分。
5.2 排名
每场比赛结束时确定得分。每支参赛队的得分与其所在联队的得分相同。一场资格赛开始时，如果一支参赛队的队员没有出现在操作手站位，就宣布该队“未参赛”，得0分。对“未参赛”的处理与取消比赛资格相同。
每支参赛队有相同的资格赛场次。
每支参赛队在每场资格赛中的得分相加得到参赛队的总分。
对于多场比赛，可能有某些较低的得分不计入用于排名的总分。不计入总分的场数为比赛场数整除以4的结果。例如，如果每支参赛队有4到7场资格赛，不计每支参赛队的一个最低得分；如果有8到11场资格赛，就不计每支参赛队的两个最低得分；如果赛事有12到15场资格赛，就不计每支参赛队的三个最低得分，等等。
参赛队按总分排名。
如果两参赛队的排名相同，从每支参赛队的总分中除去最低得分并比较新总分；如果仍然相同，再除去次低得分并比较新总分；如果还是相同，赛事将宣布并列或进入决赛确定名次。
5.3 决赛
资格赛结束后，排名靠前的参赛队晋级决赛。参加决赛的有10支参赛队。
排名第一和第二的两支参赛队组成联队，第三和第四名组成另一支联队，依此类推。
从排名最低的联队开始，每支联队参加一场决赛。进行所有决赛后，得分最高的联队为获胜联队。次高分联队处于第二名，依此类推（如果得分相同，则决赛前排名较高的联队在前）。
5.4 规则
b.关于裁判员的任何问题必须有一名学生队员在两场资格赛期间或宣布某一场决赛得分后提出。
第5节 奖励 概述
本节详述了在VEX IQ挑战赛中给予的全部奖项。
赛事中有多种为参赛队评奖的方法。有些赛事中可能设一个区域，学生们可以到那里与评委协商某些奖项，还有些赛事可能让评委到学生的准备区走走，与学生面谈奖项，也有些赛事可能让评委和志愿者观察参赛队是如何在一起工作的，与别的参赛队和志愿者是如何相互配合的，是如何处理不顺利和对待成绩的，等等。像VEX IQ世界锦标赛这样的大型赛事，以上三种评奖方法都会用到；而一些区域性小型赛事可能只使用一两种评奖方法。
评委只在赛事中与学生面谈，我们要求成人不要站在与评委面谈的学生旁边或后面。确定奖项时，评委要考虑参赛队中的学生本人是否做了设计、研究记录、构建中的大部分工作。
提供的奖项有：
小学杰出奖 中学杰出奖 小学设计奖 中学设计奖
团队协作赛冠军（获胜联队的每支参赛队各获一个奖杯）团队协作赛第二名（第二名联队的每支参赛队各获一个奖杯）团队协作赛第三名（第三名联队的每支参赛队各获一个奖杯）机器人技能挑战赛冠军
机器人技能挑战赛第二名 机器人技能挑战赛第三名 编程技能挑战赛冠军 编程技能挑战赛第二名 编程技能挑战赛第三名 STEM奖 活力奖 运动道德奖 评委奖 结构奖 创作奖
思维奖
惊喜奖 创新奖
下面详细说明VEX IQ机器人世界锦标赛上授予的这些奖项。表现奖
杰出奖：机器人的表现及评委的评价全面、突出的参赛队
杰出奖是VEX IQ挑战赛上的最高奖。此奖项的获奖队在创作完美的VEX机器人方面总体优秀。该队在多个方面超常，是奉献、忠诚、努力、协作的杰出榜样。作为多种奖项的有力竞争者，该队在构建机器人和所做的每件事的质量方面应该得到认可。
评定杰出奖时，会对参赛队从下列几方面打分：
团队协作资格赛中的排名 机器人技能比赛中的排名 编程技能比赛中的排名 STEM研究项目 工作笔记
在赛事其它所有奖项中的评价
采用这么宽泛的标准，杰出奖将授予在VEX机器人各方面突出的参赛队。团队协作赛冠军：团队协作比赛第一名联队中的两支参赛队 团队协作赛第二名：团队协作比赛第二名联队中的两支参赛队 团队协作赛第三名：团队协作比赛第三名联队中的两支参赛队 机器人技能挑战赛冠军：机器人技能赛排名第一的参赛队 机器人技能挑战赛第二名：机器人技能赛排名第二的参赛队 机器人技能挑战赛第三名：机器人技能赛排名第三的参赛队 编程技能挑战赛冠军：编程技能赛排名第一的参赛队 编程技能挑战赛第二名：编程技能赛排名第二的参赛队 编程技能挑战赛第三名：编程技能赛排名第三的参赛队 团队奖
惊喜奖：参赛队具有令人惊奇、美妙、顶级表现的机器人
对构建了清晰展现总体质量的竞赛机器人的参赛队授予惊喜奖。可靠的机械设计、机器人的编程、强劲的表现及始终如一会对这项奖的评定起重要作用。
关键标准：
1.机器人的设计能总是获得高分，有竞争力。2.机器人结构强劲，能完成规定的任务。结构奖：具有工艺精良的机器人的参赛队
对以精湛工艺构建机器人并注意细节的参赛队授予结构奖。评委将以专业眼光观察机器人是否注意结构细节，是否有效使用机械和电子元件，在赛场上是否可靠。
关键标准：
1.机器人的构建有专业质量，强劲，材料的使用整齐、简洁。2.机器人有效使用了机械和电子元件。
3.机器人的设计精细地注意到竞赛中的危险和严酷。4.团队协作和面谈的质量。
创作奖：创造性地解决工程问题的机器人
对设计机器人时创造性地解决了本年度比赛机器人的工程问题的参赛队授予创作奖。评委力图寻找的参赛队能展现高度创造性工程过程，使稳固的机械能力、独特的设计能力和创新方法体现在比赛中。
关键标准：
1.机器人工艺精良，设计独特。
2.参赛队展示了高超的创造性设计过程和方法。3.参赛队有追求的目标和参赛的创造性方法。
思维奖：在编程技能挑战赛中具有最佳自动策略的参赛队 对在编程技能挑战赛中有最佳自动策略的参赛队授予思维奖。设计奖: 具有专业设计方法的参赛队
对在设计过程、项目和时间管理、队伍组织等方面展现出条理化和专业化方法的参赛队授予设计奖。获胜队可以说明他们是如何实现有效的设计过程来达到计划目标的。
VEX IQ挑战赛的主要任务之一是帮助学生获得对未来学术和职业生涯有用的现实世界生活技能。对于参赛队来说，工作笔记是一种记载VEX IQ挑战赛经历帮助他们更好地理解工程设计过程、实践各种生活技能（如项目管理、时间管理、群策群力和协作）的方法。对于学生来说，设计奖面谈也是一个机会，来强调他们的工作和展示他们能利用教师、教练员、家长的指导传授的知识做出自己的机器人。
工作笔记能记载参赛队做的每一件事，因此，它可以作为学习课程和实践的有价值的指导书。学生们可以在工作笔记上记录大量事情，例如，队会纪要、设计构思和草图、照片、比赛纪要、队员（学生、教师、教练）小传、队员的观察与思考、参赛队组织实务，以及参赛队认为有用的其它文件。
关键标准：
1.工作笔记清晰、完整地记录了参赛队的设计过程。2.参赛队能说明自己的设计和策略。
3.参赛队展示了整个赛季中的人员、时间、资源管理。
4.学生能说明成人提供指导的方法，成人是如何领导和协助又不妨碍学生们自己设计和构建机器人的。
创新奖：在机器人上有最具创新性的单一设计特征的参赛队
对在设计VEX机器人的过程中展现出智谋与创新性强有力结合的参赛队授予创新奖。这一奖项一般只认可足以证明思维的开放和创新设计的工程活动中具体、独特部分。
关键标准：
1.机器人的设计表现出精巧、独特和创新性。2.创新点突出，有效地解决了设计问题。3.创新性解决已整合为机器人的一部分。4.团队协作和面谈的质量。评委奖：评委认可的参赛队
对受到评委特别认可的参赛队授予评委奖。对于这一奖项，评委考虑了许多可能的标准，例如，参赛队特性的显示，在赛事中特别努力、坚持不懈，参赛队在赛事中取得更高奖项的努力与尝试，等等。
活力奖：表现出最大活力和积极的外向活动的参赛队
对展现出最佳团队精神的参赛队授予活力奖。不管场地比赛的结果如何，他们总是积极向上的。他们在准备区、赛场上、观众中、面谈时总是显示出团队精神。
运动道德奖：极其有礼和最具热情的参赛队
对赢得赛事志愿者和其它参赛队尊重和赞赏的参赛队授予运动道德奖。该队由于以积极、尊重的方式及友好竞争和合作的精神与每个人配合成为大家尊崇的楷模。此外，在赛事中始终展现激情与热心是参赛队展现运动道德的清晰标志。这一奖项由赛事中的参赛队、裁判员和志愿者评定。
关键标准：
1.参赛队在赛事中彬彬有礼，场内外乐于助人。2.参赛队在赛场上以友好竞争的精神待人。
3.参赛队表现出尊重和乐于帮助赛事工作人员及观众。在整个赛事中，参赛队表现出激情和热心。
STEM奖：具有最佳STEM表现的参赛队
英语电影字幕语言特点及翻译规则 篇5
如何做到字幕与画面的完美结合, 又做到符合大众审美, 成为了字幕人员一项艰辛挑战。因此, 英文电影字幕主要遵循以下三条翻译规则:
一、能动性原则
在字幕翻译过程中, 译者要巧妙地发挥主观能动性, 巧妙地对译文进行加工处理。如在《功夫熊猫》中乌龟大师说了这样一段话“Yesterday is history, tomorrow is mystery, but today is a gift.That’s why it is called the present.”这段话的直译是“昨天是历史, 明天是个谜, 但是今天是个礼物。这也是为什么它被叫做礼物。”很明显这样翻译根本达不到向观众传达原意的效果, 因为在汉语文化中gift和present的翻译均为礼物, 而不像英语中present具有“礼物”与“现在”的双重涵义。所以正确翻译为“昨日已逝, 明日未知, 而今日为金。这也是为什么叫做今日”。这段翻译中通过双关使得观众心领神会, 保留了原有的语言风格, 充分发挥了译者的能动性。这也体现了文化是语言赖以生存的土壤。
二、立足文化背景原则
语言是文化的载体, 文化背景是字幕翻译中的最难点, 也是做到最地道字幕翻译的必要条件。 如某电影中“He committed the seventh commendament.”的翻译为“他犯了七戒。”这样的翻译是多数观众不知所云。在大多数中国观众的知识里并没有七戒这个概念, 因为他们不知道《圣经》中的典故, 第七戒在西方指杀人罪, 所以在这里如果翻译成“他犯了杀人罪。”将会更加直观的让观众理解其中涵义。再如电影《阿甘正传》中“From that day, we were always together, Jenny and I was like peas and carrots.”。如果此处直接翻译为“我们就像豌豆和萝卜一样”又会让观众疑惑不解, 因为豌豆和萝卜在外国最为一种文化象征意味着“形影不离”, 所以此处如果翻译为形影不离就能让观众充分理解其语境关系再如刚刚上映的美国大片《复仇者联盟2》中“Even if you get killed, just walk it off ”被生生翻译成“有人要杀你, 赶紧跑”, 完全脱离了文化背景, 实际是指“即使你要死了, 也要咬紧牙关撑下去”;钢铁侠说“We may not make it out of this”被译为“我们可以全身而退了”实则意思是“我们准备以死相拼”。当然文化背景是一个很大的方面, 在电影字幕翻译中要特别注意, 如“sweet mean”是蜜饯而不要译为甜肉, “white meat”是指鸡肉而不是白肉, “red meat”是指牛羊肉而不是红肉等等, 翻译者为了不在字幕翻译中华露怯, 一定要做好相关背景知识储备。
三、简洁性原则
由于电影字幕受到一定时间空间限制, 这就要求它即简洁又要充分传达意义。如电影《泰坦尼克号》中“Afterword, the seven hundred people in the boats have nothing to do but wait, wait to die, wait to live, wait for an absolution which will never come.”这句看似很长的独白只背翻译成了“七百人在船上等候, 等死, 等……" 这里译者并没有将整句话完全翻译出来, 而是以省略号结尾, 相比起直译, 这样即做到了简洁又给了观众以无限的遐想, 是简洁性原则的一个典型例子。
电影字幕翻译是一门关于语言与文化的艺术, 一个好的电影翻译不但能为作品添彩, 而且能为观众服务, 可以看作是一种艺术的二度创作。电影翻译是一件艰苦却又充满乐趣的工作, 需要翻译人全身心的投入和有过硬的翻译能力, 仅仅掌握了语言能力并不足以做好一个电影的译者, 充足的文化背景知识, 熟练的语言转换能力, 透彻理解语言与文化在电影中的联系, 是这个行业对电影译者的要求。
参考文献
[1]张国洋.英语习语与英美文化.北京:外语教学与教育出版社, 1999.
[2]柴梅萍.配音与字幕声同步翻译的策略.山东外语教学.2003.
[3]张培基.英汉翻译教程.上海:上海外语教育出版社.1998.
基于规则的机器翻译 篇6
随着先进计算机与网络通信技术的高速发展, 智能家居系统越来越受到人们的关注, 成为研究的热点, 在智能家居系统的应用中, 智能机器人逐渐的走入我们生活的视线, 其中服务型的机器人更是开辟了智能机器人应用的新领域, 越来越受有预见之明的人青睐, 为了提高服务机器人的服务质量, 首先必须是识别目标, 然后定位目标, 最后是准确抓取。
在文献[1]中使用物体的颜色及轮廓来识别物体, 将RGB图像转化为HSV图像, 在此基础上使用Canny检测方法进行边缘分割, 最终再查找轮廓, 这样通过对物体颜色及轮廓的综合考虑, 避免了目标物体周围颜色相近物体的干扰。文献[2]提出一种基于角点检测的质心距离标记方法, 该方法采用轮廓跟踪技术获取物体的轮廓曲线, 通过角点检测得到曲线上的所有角点, 利用质心距离产生形状标记, 实验表明该方法是一种比较好的形状提取方法, 但是该方法是基于角点, 很不方便对圆形物体的形状特征进行提取。文献[3]在BLOB算法基础上, 利用不变矩的图形识别算法, 再根据图形的面积与周长的比值来识别规定形状的物体, 该算法对复杂点的规则物体的识别不是很好, 另外不能去除相近颜色的影响。
基于上述问题, 本文以圆形物体和长方形物体为例, 利用形状特征识别物体[4], 对圆形物体提出圆形度这种度量方法, 因为长方形物体具有角点, 且角点连线之间的夹角为直角, 所以本文对长方形物体基于角点检测, 提出角点夹角识别长方形物体。对两种物体的识别结合物体的颜色特征来分割物体, 提高了识别率。为了完成物体的准确抓取, 需要准确知道物体的世界坐标, 进行单目测距[5-7], , 文献[8]使用测距检测障碍物, 文献[9]提出了一种地平面约束测距模型, 该模型可以在摄像机移动和变倾角下实现物体位置测量, 且该方法测量简单, 灵活, 能够实现物体的准确测距。
1 目标识别
1.1 目标识别设计思路
在研究了众多的目标识别与图像分割算法的基础上, 结合实验环境, 本文提出了一种实时性准确性比较高的彩色物体识别方法。将采集的图像RGB颜色空间转化为HSV颜色空间进行处理, HSV颜色空间各个分量之间相互独立, 且对关照变化没有RGB敏感, 在对图像完成预处理, 将目标物体从背景中分割出来之后, 为了去除环境中的噪声干扰通过查找轮廓的方法, 将连通区域标记, 然后对标记之后的轮廓, 通过本文提出的圆形物体度量方法, 长方形物体识别方法完成物体的识别, 最后得到物体的质心位置, 为后面的机器人抓取物体做准备。将图像总体的结构图设计如下:
1.2 基于HSV的图像分割
颜色特征是表示物体的一种最直接的特征, 通过颜色特征可以分割出目标物体。HSV颜色模型是一种比较直观的颜色模型, H表示色调, S表示饱和度, V表示色明度, 我们区分物体的颜色时常用三种基本特性量:色调, 饱和度, 色明度。在HSV模型中, 亮度分量与色度分量是分开相互独立的与人的感知紧密相连, 因此使得HSV模型非常适合基于人的视觉系统对彩色图像或者是物体进行处理的图像算法。
从HSV的关系式中可以看出, H, S, V三者之间的关系几乎是独立的, 而RGB三者之间是相互关联, 相互影响的, 易受光照影响[10,11]。
1.3 形态学处理
由于噪声的存在, 会影响图像分割的效果, 需要对特征区域进行形态学处理, 分别进行图像膨胀和图像腐蚀[12]。
腐蚀是将一些图像或者图像中的一部分区域 (A) 与核 (B) 进行卷积, 其中核可以是任何形状或者大小, 它拥有一个单独定义出来的参考点。是求局部最小值, 把结构元素B平移b后得到的Bb, 若Bb包含于A, 那么我们记下这个点b, 对所有满足上述条件的a点组成的集合称作A被B腐蚀后的结果, 用公式可以表述为:
一般来说腐蚀可以去除图像中的凸起部分。
膨胀是腐蚀操作的对偶运算, 是求局部最大值的操作, 用公式可以表述为:。一般来说膨胀可以填充凹部分。
1.4 改进的Harris角点检测
学者Chris Harris等于1988 年提出了Harris算子[13,14], 该算子继承了Moravec算子的思想精髓, 该算子考虑了方向的自相关性,
为图像窗口, (u, v) 是图像窗口沿任意方向平移量。在Harris算法中用高斯函数代替二值窗口函数, 对离中心点越近的像素赋予越大的权重, 减少对噪声的影响。
Harris算子提出使用泰勒展开式来展开自相关函数简化为矩阵的表达形式为:
上述表达式的中间矩阵部分可以定义为。像素的自相关函数可以由M矩阵的特征值来近似表示, Harris算子公式为也就是说。通常情况下去k为0.04-0.06, R值越大代表该点是角点, 既然作者提出了建议值, 可见该参数不是任意给定的, 否则得不到想要的处理的效果。本文提出基于计算而得到Harris特征值, 从不必须进行特征值分解, 使用跟这种方式可以避免给定的任意的k值, 这是一种解决参数设置的方式。
在算子检测角点时, 特征点往往在图像中呈现出不均匀分布, 集中分布在纹理丰富的部分, 提出解决办法就是利用两个特征点之间的最小距离, 从Harris得分最高的点开始, 仅仅接受离开有效特征点距离大于特征值的点。
2 改进的目标识别算法
第一步:获取离线条件下圆形物体的颜色特征[11]。
第二步:将获取的RGB图像转化为HSV图像, 分别对H, S图像与离线获取的颜色值进行比对, 选择合适的阈值确定目标图像的范围。
第三步:对初步分割的图像进行连通区域标记, 对标记之后的区域分别使用本文提出的圆形物体与长方形物体识别方法处理, 下面的第四步是完成圆形物体识别;第五步是完成对长方形物体的识别。
第四步:如果实验环境中存在多个物体的颜色相同或者相近, 在初步分割的过程会出现多个目标物体, 因此接下来要对物体的形状特征进行提取, 以便分割本实验中的圆形物体。对连通区域的轮廓遍历找到符合条件的目标轮廓。查找轮廓在对图像的分割处理之后, 仍然有噪声的存在, 会存在一些过大或者过小的轮廓, 因此要对不符合条件的轮廓进行剔除。
计算轮廓的面积与周长, 记录圆形度比值最大的一个轮廓的索引, 这个区域即是我们要找的圆形区域。
圆形度: (A是圆形的面积, C为圆形的周长, 当e为1 时, 图形为圆形, e越小图形越不规则, 与圆的差距越大) 。
图形面积:一个图形的计算面积方法有多种, 其中最简单的计算面积方法是统计边界内部像素点的个数, 求出轮廓域中的像素点的总和即可, 那么计算公式为
f (x, y) 是二值化的图像, 取值为0 表示目标物体, 取值为1 表示背景, 从公式可以看出计算图形的面积其实就是计算f (x, y) =0 的个数。
周长计算:计算图形的圆形度另外一个要素是周长, 对于每个像素点利用八邻域的方法进行跟踪, 判断其是否是边缘点, 然后计算周长, 计算周长时水平和垂直方向两点的距离为1, 倾斜方向两点的距离利用欧式距离可以实现, 具体可以使用链码原理, , 其中, n为链码个数, ne为偶数链码个数, no为奇数链码个数, 即是对偶数链码和奇数链码分别计算最后即得周长C。
最后选择比较合适的阈值, 找到圆形度最大的那一个, 记录轮廓索引, 将轮廓进行圆形拟合, 可以得到图形的质心点center, center.x, center.y即为圆心的坐标位置点。
第五步:本文实验中的长方形物体比较规则, 而且角点明晰, 所以本文利用Harris角点检测[12]方法, 然后, 将检测出来的四个角点分别计算连线之间的夹角q , 当cosθ接近0 时说明夹角为指教, 需要自己设定阈值进行判断。
第六步:判断为长方形之后通过各个角点之间坐标值的平均值计算中心位置坐标为 (x, y) .
3 实验结果及分析
本文的实验环境是室内, Pioneer 3 –AT机器人, 使用的是Canon VC-C50[15]摄像头, 在机器人身上还装有Sensoray X11 图像采集卡, 采集的图像是320×240 的分辨率, 实验的软件环境Microsoft Visual Studio 2010+Opencv2.4.10+matlab2012a。图a是使用机器人摄像头和采集卡得到的图像, 图b是利用改进的HSV算法获取的圆形物体, 该图像经过腐蚀与膨胀操作, 图c中的黑色的十字图形是使用圆形拟合之后, 得到的圆球的圆心位置, 我们后面的测距, 获得的物体的世界坐标系就是以圆心的质心来代表物体的。
从实验的图中可以看出, 本文提出的基于圆形度的HSV图像分割算法能够很好的分割出我们的圆形物体, 圆形物体的获取受光照影响不大, 也就是说对光照影响具有一定的鲁棒性。原因之一是设置的h和s的范围较大。当然, 实验要求环境中噪声区域的红色区域面积必须比球拍面积小很多或者是大很多或者是圆形度要比我们的红色物体小。
为了后面能够得到物体的比较准确的世界坐标, 其中摄像机的准确标定也是其重要的工作, 本文的摄像机的标定是采用张正友的标定算法[7], 分别采用Opencv和matlab标定, 我们的标定板是9×10, matlab是2012a
对图像进行矫正的部分结果如图所示:
为了实现物体的准确抓取, 需要获取目标物体的世界坐标或者是物体相对于机器人的距离值, 在测距的时候使用地平面约束模型的算法[9]进行测距, 在测距的时候利用前面标定的摄像机内参数来测定, 在该试验中实验了多组数据实验结果如下:
从图中可以看出测得的结果还是有一定的误差的, 原因可能有以下两点:
(1) 我们实验中识别的是小的圆形物体, 物体的体积偏小, 这样的话在分割的时候对目标物体的提取会有一定的误差。
(2) 物体的测距需要用到相机的内参数, 摄像机的准确标定对实验结果也是有一定影响的。然而在摄像机的标定过程中, 难免会出现误差, 比如, 摄像头的畸变导致原点偏移;使用摄像头拍摄标定板时, 标定板所在平面与成像平面之间的夹角太小;标定是拍摄的图片数量少;使用函数进行角点提取时, 图像上的角点不能准确提取。
采用本实验提出的圆形度目标识别方法, 可以达到比较高的分割率和准确抓取率, 如图所示, 将物体识别完成之后就是控制机器人的运动抓取目标[16,17,18,19]:
摘要：规则物体的识别与抓取往往比非规则物体的识别与抓取更加有规律性, 因此本文以规则的圆形、长方形物体为例, 对圆提出圆形度这种度量方法, 对长方形基于角点检测, 提出计算各个角点之间夹角, 结合HSV模型对图像进行分割, 提高物体识别度。为了使单目机器人更准确的抓取物体, 需要比较准确的知道目标物体相对于机器人的位置信息, 结合地平面约束测距模型算法计算圆形物体的具体世界坐标。在Visual Studio2010, Pioneer3-AT机器人平台上实验表明, 基于圆形度的物体识别方法能够比较快速准确的识别圆形物体, 进而准确抓取。
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