融合时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: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 层次短语翻译模型 时态特征 最大熵分类模型
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 1-7
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.06.001

摘要

针对基于层次短语翻译模型的统计机器翻译使用上下文信息有限,时态翻译质量不高的问题,提出一种融合时态特征的日英统计机器翻译方法.该方法通过引入翻译规则的时态分类约束信息,解码器可以根据每条规则的潜在时态分类,为相应时态的句子匹配到最合适的规则进行翻译.首先从双语训练语料中抽取时态特征构建最大熵分类模型,然后再抽取包含各类时态信息的层次短语规则的时态特征,最后将规则的时态分类结果作为一类新特征,融入基于层次短语的翻译系统中.实验结果表明,与基线系统相比,该方法在多个测试集上提高了翻译质量,在一定程度上解决了日英层次短语模型的时态翻译问题.

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