对数线性翻译模型的判别式训练综述

摘要：

目前几乎所有的统计机器翻译系统都采用对数线性模型建模.判别式训练是基于对数线性翻译系统的一个重要组成部分,其任务就是优化对数线性模型的参数.到现在为止,有很多判别式训练方法可以用来训练翻译模型权重.从似然函数、错误率函数和可扩展方法三个方面,系统地阐述并分析了这些训练方法,旨在让更多的研究者更好地了解判别式训练方法的发展现状、为判别式训练的进一步发展起到推动作用.同时,还就判别式训练提出了两个值得进一步探讨的问题.

关键词：统计机器翻译、对数线性模型、判别式训练

所属期刊栏目：3

分类号：TP391.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61173073,61100093,61073130,61272384;国家高技术研究发展计划8632011AA01A207

在线出版日期：2014-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：14-17