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基于树到串模型强化的层次短语机器翻译解码方法

发布时间:2017-09-01 11:49

  本文关键词:基于树到串模型强化的层次短语机器翻译解码方法


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【摘要】:文中研究了利用树到串模型对层次短语模型进行强化的统计机器翻译解码方法.其基本框架是把层次短语模型作为基础模型,而把树到串模型作为层次短语模型的补充,增加翻译推导空间大小.文中重点研究了在该框架下的统计机器翻译解码技术,并提出了多种解码策略,包括基于树的精确解码策略、基于树的模糊解码策略和基于串的解码策略.通过NIST汉英翻译任务上的实验结果显示,文中所研究的方法可以十分有效地提升基线层次短语系统的翻译性能,比如在newswire和web数据上分别提高了1.3和1.2个BLEU点.此外,文中分析了若干影响翻译性能的因素,并给出了对比实验结果.
【作者单位】: 东北大学信息科学与工程学院;
【关键词】统计机器翻译 层次短语模型 树到串模型 规则抽取 解码 社会媒体 社交网络 自然语言处理 机器翻译
【基金】:国家自然科学基金(61300097,61272376,61432013) 中国博士后科学基金(2013M530131)资助
【分类号】:TP391.2
【正文快照】: 1引言基于句法的统计机器翻译模型在最近十年中取得了前所未有的发展.其中最成功的一类模型是基于同步上下文无关文法(SCFG)的层次短语模型[1].在该模型中,由于翻译规则的抽取没有使用任何的源语(或者目标语)语言学句法信息做约束,因此可以学习到数量巨大的翻译规则.为了把规

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本文编号:771928

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