引入集成学习的最大熵短语调序模型

• 作者: 何钟豪 史晓东 苏劲松 陈毅东 黄研洲
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最大熵 短语调序 不平衡分类 集成学习
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 机器翻译
• 页码范围: 87-93
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7842字
• 语种: 中文

摘要

基于最大熵的括号转录语法模型具有翻译能力强、模型训练简单的优点,成为近些年统计机器翻译研究的热点.然而,该模型存在短语调序实例样本分布不平衡的缺点.针对该问题,该文提出了一种引入集成学习的短语调序模型训练方法.在大规模数据集上的实验结果表明,我们的方法能有效改善调序模型的训练效果,显著提高翻译系统性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史晓东	厦门大学智能科学与技术系	31	290	8.0	16.0
2	陈毅东	厦门大学智能科学与技术系	28	111	6.0	8.0
3	苏劲松	厦门大学软件学院	11	64	5.0	7.0
4	何钟豪	厦门大学智能科学与技术系	1	3	1.0	1.0
5	黄研洲	厦门大学智能科学与技术系	1	3	1.0	1.0