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摘要:
在当前的基于统计的翻译方法中,双语语料库的规模、词对齐的准确率对于翻译系统的性能有很大的影响.虽然大规模语料库可以改善词语对齐的准确度,提高系统的性能,但同时会以增加系统的负载为代价,因此目前对于统计机器翻译方法的研究在使用大规模语料库的基础上,同时寻求其他可以提高系统性能的方法.针对以上问题,提出一种把双语词典应用在统计机器翻译中的方法,不仅优化了词对齐的准确率,而且得出质量更高的翻译结果,在一定程度上缓解了数据稀疏问题.
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优势
准确度
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关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 双语词典在统计机器翻译中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 统计机器翻译 双语词典 双语语料库
年,卷(期) 2010,(16) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 135-139
页数 分类号 TP18
字数 6748字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.16.040
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 王丽 黑龙江大学信息技术研究所 32 93 4.0 9.0
2 韩习武 黑龙江大学信息技术研究所 9 11 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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参考文献  (1)
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2004(1)
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2015(2)
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研究主题发展历程
节点文献
统计机器翻译
双语词典
双语语料库
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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