基于用户反馈的统计机器翻译短语表优化方法

• 作者: 叶娜 尹瑞程 蔡东风
• 来源期刊: 沈阳航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 统计机器翻译 用户反馈 用户置信度 短语表 参数优化
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 73-78
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.7
• 字数: 5753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2016.03.012

摘要

近年来，统计机器翻译技术取得了长足进展，然而在译文质量要求较高的领域，机器翻译系统产生的译文仍不够理想。随着计算机辅助翻译和交互式机器翻译技术的出现，研究人员开始利用用户反馈，从中学习翻译知识，对翻译系统的各项参数进行优化。由于不同用户的翻译经验不同，所以他们反馈翻译知识的置信度也不同。通过分析影响用户置信度的特征，得到用户置信度评价模型，并利用该模型将不同用户反馈的翻译知识进行区分，实时调整更新短语表的参数。修改的参数包括正向短语翻译概率、正向词汇化翻译概率、逆向短语翻译概率、逆向词汇化翻译概率。实验结果表明，对不同用户反馈的翻译知识进行区分，改进短语表的参数，得到的译文质量比不区分用户得到的译文质量更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶娜	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	19	103	4.0	9.0
2	蔡东风	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	105	916	14.0	27.0
3	尹瑞程	沈阳航空航天大学人机智能研究中心	1	1	1.0	1.0