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摘要:
在基于短语的统计机器翻译中,短语表是解码器工作的核心部分,它主要包含了源端和目标端短语的翻译概率和词汇互译概率;但传统的短语表数量庞大,并且领域自适应能力差.为了在解码过程中挑选出更高质量的短语对,适当减少内存消耗和缩小解码空间,本文介绍了一个简单易行的基于主题模型的统计机器翻译系统的实现:首先使用LDA工具建立主题模型,然后把主题模型信息嵌入到短语表中,最后为解码器设计一个预处理模块可以使解码器不需要改变就可以在翻译过程中根据主题选择合适的短语对,从而提高了翻译的效率和质量.
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文献信息
篇名 主题模型在统计机器翻译中的应用
来源期刊 中国科技信息 学科
关键词 统计机器翻译 主题模型 LDA
年,卷(期) 2013,(11) 所属期刊栏目 信息科技
研究方向 页码范围 99-100
页数 2页 分类号
字数 3537字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8972.2013.11.052
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 贡正仙 苏州大学计算机科学与技术学院 28 152 6.0 11.0
2 巢佳媛 苏州大学计算机科学与技术学院 3 1 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
统计机器翻译
主题模型
LDA
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
中国科技信息
半月刊
1001-8972
11-2739/N
大16开
北京西城区车公庄大街16号1号楼1610室
82-415
1989
chi
出版文献量(篇)
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82
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131979
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