融入双语最大名词短语的机器翻译模型

• 作者: 于潇 孙福振 李业刚 梁丽君 王绍卿
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 统计机器翻译 短语翻译模型 最大名词短语 双语最大名词短语
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1316-1320
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.05.008

摘要

在统计机器翻译中融入有价值的句法层面的语言学知识,对于推动统计机器翻译的发展具有重要的理论意义和应用价值.提出了三种由简到繁的将双语最大名词短语融入到统计翻译模型的策略,整体翻译性能逐步上升.Method-Ⅲ采用分而治之的策略,以硬约束的方式在统计机器翻译中融入最大名词短语,并在双语最大名词短语层面上融合了短语翻译模型和层次短语模型,对翻译系统的改善最显著.所述策略显著提高了短语翻译模型的质量,在复杂长句翻译中,Method-Ⅲ的BLEU值比基于短语的基线翻译模型提高了3.03％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于潇	山东理工大学计算机科学与技术学院	9	45	4.0	6.0
2	孙福振	山东理工大学计算机科学与技术学院	36	108	4.0	9.0
3	李业刚	山东理工大学计算机科学与技术学院	29	186	7.0	13.0
4	王绍卿	山东理工大学计算机科学与技术学院	9	32	4.0	5.0
5	梁丽君	山东理工大学计算机科学与技术学院	1	5	1.0	1.0