基于非连续短语的统计翻译模型研究

• 作者: 冯元勇 孙乐 张大鲲 张玮
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 机器翻译 非连续短语 统计机器翻译 短语模型
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 101-108
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 4832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2007.01.017

摘要

目前统计机器翻译的主流方法仍然是基于短语的翻译模型.然而,该模型并没有考虑对非连续短语的处理.本文提出了一种基于非连续短语的统计翻译模型,利用该模型可以使翻译的基本单元从连续短语扩展到带有间隔的非连续短语,以更好地解决词语翻译时的上下文依赖问题.同时,由于该方法抽取的短语数量较少,也使得解码的效率得到了提高.实验表明,在效率提高的情况下,非连续短语模型可以取得与层次型短语模型相当的翻译结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙乐		3	63	3.0	3.0
2	张大鲲		1	7	1.0	1.0
3	张玮		1	7	1.0	1.0
4	冯元勇		1	7	1.0	1.0