融合语态特征的日英层次短语翻译模型

• 作者: 张玉洁 徐金安 明芳 王楠 陈钰枫
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 被动语态 可能语态 统计机器翻译 最大熵模型
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 专题报道:自然语言理解与智能应用
• 页码范围: 305-313
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6143字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.036

摘要

针对不同语种的被动和可能语态的句法结构差异影响机器翻译质量的问题,提出融合语态特征的最大熵翻译模型.首先从日语端分出被动语态、可能语态和其他语态,然后从英语端对被动和可能语态进一步分类,抽取双语特征训练最大熵规则分类模型,将语态特征融合到对数线性模型中以改善翻译模型.提高解码器在翻译被动语态和可能语态时规则选择的准确性.实验结果表明,该方法可以有效地改善日英统计机器翻译的句法结构调序和词汇翻译,提升被动语态和可能语态句子的翻译质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐金安	北京交通大学计算机与信息技术学院	35	194	10.0	13.0
2	张玉洁	北京交通大学计算机与信息技术学院	34	208	9.0	13.0
3	陈钰枫	北京交通大学计算机与信息技术学院	22	54	3.0	6.0
4	王楠	北京交通大学计算机与信息技术学院	13	103	2.0	10.0
5	明芳	北京交通大学计算机与信息技术学院	3	1	1.0	1.0