基于短语的统计机器翻译中短语表的过滤

• 作者: 周国栋 周宥良 狄萍 贡正仙
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 统计机器翻译 短语表过滤 C-value 短语粘结度
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 28-30,41
• 分类号: TP391.2
• 字数: 3289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.05.009

摘要

大多数基于短语的统计机器翻译系统将任意连续的词串看作短语,并没有考虑短语的合理性.使用了C-value以及短语粘结度两种方法,有效地对短语表进行过滤,减小了搜索空间,同时还提高了翻译质量.实验表明,在翻译结果的BLEU评价提高0.02的情况下,短语表可以缩减为原来的78%.并且当短语表缩减为原来的47.5%时,BLEU评价仍提高了0.0158.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贡正仙	苏州大学计算机科学与技术学院	28	152	6.0	11.0
2	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
3	狄萍	苏州大学计算机科学与技术学院	2	7	2.0	2.0
4	周宥良	苏州大学计算机科学与技术学院	2	7	2.0	2.0