纳西语汉语之间的互译对研究纳西语具有学术研究和实际应用价值。随着机器翻译技术的迅速发展,基于句法的统计机器翻译逐渐成为当前机器翻译的主流,纳西语言有其自身的语言特征,且纳西语与汉语语法之间存在着较大的差异,纳西语言句子中的语义角色在一定程度上反映句子中的词与词之间的语义关系,这些语义关系对双语的翻译具有一定的约束作用,因此,本文在基于句法依存树到串模型的基础上,融合语义角色特征,探讨纳西-汉语的机器翻译方法,主要围绕纳西语义角色标注方法及融合语义角色的纳西汉语机器翻译方法开展研究。具体的研究成果如下：(1)基于依存句法分析的纳西语语义角色标注方法。为了识别纳西句子中的语义角色,提出一种基于纳西语依存句法分析的语义角色标注方法。分析纳西语义角色,定义纳西语义角色分类体系,在对纳西语依存句法分析的基础上,人工标注语义角色作为训练集,训练一个最大熵分类模型,实现纳西语义角色识别,实验结果表明,纳西语义角色识别效果较好。(2)融合语义角色特征的纳西汉语机器翻译方法。为了有效利用纳西语句法特点及语义角色信息,提出一种融合语义角色特征的纳西-汉语机器翻译方法,该方法以依存树到串翻译模型为基础,构建了一个语义角色特征模型获得语义角色的重排序概率,将常用的特征、语义角色特征模型融合到对数线性模型,模型的参数通过最小错误率来训练。在解码过程中根据语义角色特征模型调整目标串的相对顺序。实验结果表明,融合语义角色特征的纳西汉语机器翻译方法有效提高了翻译的准确率。(3)融合语义角色特征的纳西汉语机器翻译系统实现。在上述工作的基础之上,并借助开源工具以及已实现的工具,本章旨在开发融合语义角色特征的纳西汉语机器翻译原型系统,实现汉语句子与纳西句子双语之间的互译互通。