词语对齐的快速增量式训练方法研究

• 作者: 罗维
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 统计机器翻译 词语对齐 增量式训练 期望最大化 在线算法
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 88-94
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7758字
• 语种: 中文

摘要

围绕翻译模型构建流程的瓶颈——词语对齐,着手翻译模型的增量式训练.在基于无监督学习的词语对齐模型的基础上,提出一种基于初始化同时应用迭代训练收敛速度更快的online EM算法,以替换通常所用的batch EM算法,实现增量式训练.实验表明,所提出的方法既高效又能保证词语对齐质量和机器翻译质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗维	中国科学院计算技术研究所	47	1276	21.0	35.0