泛化语言模型在汉维机器翻译中的应用

• 作者: 南江 周喜 李响 杨雅婷 米成刚
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 汉维机器翻译 泛化语言模型 字符串相似度算法 归一化处理 规则 译文评分
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 页码范围: 2994-2997
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.10.026

摘要

针对汉维统计机器翻译中维吾尔语具有长距离依赖问题和语言模型具有数据稀疏现象,提出了一种基于泛化的维吾尔语语言模型.该模型借助维吾尔语语言模型的训练过程中生成的文本,结合字符串相似度算法,取相似的维文字符串经过归一化处理抽取规则,计算规则的参数值,利用规则给测试集在解码过程中生成n-best译文重新评分,将评分最高的译文作为最佳译文.实验结果表明,泛化语言模型减少了存储空间,同时,规则的合理使用有效地提高了翻译译文的质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周喜	中国科学院新疆理化技术研究所	32	226	10.0	12.0
2	李响	中国科学院新疆理化技术研究所	27	171	7.0	12.0
6	杨雅婷	中国科学院新疆理化技术研究所	26	79	6.0	8.0
7	米成刚	中国科学院新疆理化技术研究所	8	44	4.0	6.0
11	南江		1	7	1.0	1.0