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摘要:
机器翻译系统中调序规则表和翻译表一般规模都很大,对翻译表进行优化过滤一直都是研究热点,而过滤调序规则表的研究却近乎空白.将调序规则表的过滤当成短文本分类问题,提出了一种基于自动编码机(Autoencoder)的调序规则表过滤模型.该模型首先使用一种基于自动编码机的分类器对调序规则进行打分评价,然后对调序规则表进行基于最小差异策略的过滤,最后使用过滤得到的调序规则表重新计算调序规则得分表用于机器翻译的解码过程.实验表明,在公开的英汉语料和维汉语料上使用该模型,可以在调序规则表减少40%的基础上分别将BLEU(bilingual evaluation understudy)值提高0.19和0.26.
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文献信息
篇名 调序规则表的深度过滤研究
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 自动编码机 过滤模型 调序规则表 机器翻译
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 785-793
页数 9页 分类号 TP391.2
字数 7120字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1603056
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
自动编码机
过滤模型
调序规则表
机器翻译
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
计算机科学与探索
月刊
1673-9418
11-5602/TP
大16开
北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
82-560
2007
chi
出版文献量(篇)
2215
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