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摘要:
如何根据源语言文本从大规模语料库中找出其最相近的翻译实例,即句子相似度计算,是基于实例翻译方法的关键问题之一.本文提出一种多层次句子相似度计算方法:首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例,然后针对这些候选实例进行泛化匹配,从而计算出相似句子.在多策略机器翻译系统IHSMTS中的实验表明,当语料规模为20万英汉句对时,系统提取相似句子的召回率达96%,准确率达90%,充分说明了本文算法的有效性.
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文献信息
篇名 大规模句子相似度计算方法
来源期刊 中文信息学报 学科 工学
关键词 句子相似度 基于实例的机器翻译 多策略机器翻译 泛化匹配
年,卷(期) 2006,(z1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 47-52
页数 6页 分类号 TP391
字数 4353字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0077.2006.z1.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄河燕 中国科学院计算机语言信息工程研究中心 54 1398 18.0 36.0
2 陈肇雄 中国科学院计算机语言信息工程研究中心 37 1042 13.0 32.0
3 张孝飞 中国科学院计算机语言信息工程研究中心 8 182 6.0 8.0
4 张克亮 中国科学院计算机语言信息工程研究中心 11 88 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
句子相似度
基于实例的机器翻译
多策略机器翻译
泛化匹配
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中文信息学报
月刊
1003-0077
11-2325/N
16开
北京海淀区中关村南四街4号
1986
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