基于强制对齐的层次短语模型过滤和优化

• 作者: 付晓寅 卢世祥 徐波 魏玮
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 统计机器翻译 层次短语 强制对齐 模型训练
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 134-138,150
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5312字
• 语种: 中文

摘要

该文提出一种层次短语模型过滤和优化方法.该方法在采用传统方法训练得到层次短语规则的基础上,通过强制对齐同时构建源语言和目标语言的解析树,从中过滤并抽取对齐的层次短语规则,最后利用这些规则重新估计翻译模型的翻译概率.该方法不需要引入任何语言学知识,适合大规模语料训练模型.在大规模中英翻译评测任务中,采用该方法训练的模型与传统层次短语模型相比,不仅能够过滤50％左右规则,同时获得0.8～1.2BLEU值的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐波	中国科学院自动化研究所数字内容技术与服务中心	92	929	15.0	27.0
2	魏玮	中国科学院自动化研究所数字内容技术与服务中心	4	16	2.0	4.0
3	付晓寅	中国科学院自动化研究所数字内容技术与服务中心	1	1	1.0	1.0
4	卢世祥	中国科学院自动化研究所数字内容技术与服务中心	2	26	1.0	2.0