统计机器翻译中短语切分的新方法

• 作者: 何中军 刘群 林守勋
• 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 统计机器翻译 翻译模型 短语切分
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 4036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2007.01.014

摘要

基于短语的统计机器翻译是目前主流的一种统计机器翻译方法,但是目前基于短语的翻译系统都没有对短语切分作专门处理,认为一个句子的所有短语切分都是等概率的.本文提出了一种短语切分方法,将句子的短语切分概率化: 首先,识别出汉语语料库中所有出现次数大于2次的词语串,将其作为汉语短语; 其次,用最短路径方法进行短语切分,并利用Viterbi算法迭代统计短语的出现频率.在2005年863汉英机器翻译评测测试集上的实验结果(BLEU4)是: 0.1764(篇章),0.2231(对话).实验表明,对于长句子(如篇章),短语切分模型的加入有助于提高翻译质量,比原来约提高了0.5个百分点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林守勋	中国科学院计算技术研究所	45	893	17.0	29.0
2	刘群	中国科学院计算技术研究所	85	2516	22.0	49.0