利用统计搭配模型改进基于实例的机器翻译

刘占一1刘挺1李生1王海峰2

1.哈尔滨工业大学; 2.百度公司;

摘要：

基于实例的机器翻译(example-based machine translation,简称EBMT)使用预处理过的双语例句作为主要翻译资源,通过编辑与待翻译句子匹配的翻译实例来生成译文.在EBMT系统中,翻译实例选择及译文选择对系统性能影响较大.提出利用统计搭配模型来增强EBMT系统中翻译实例选择及译文选择的能力,提高译文质量.首先,使用单语统计词对齐从单语语料中训练统计搭配模型.然后,利用该模型从3个方面提高EBMT的性能:(1)利用统计搭配模型估计待翻译句子与翻译实例之间的匹配度,从而增强系统的翻译实例选择能力；(2)通过引入候选译文与上下文之间搭配强度的估计来提高译文选择能力；(3)使用统计搭…展开v

关键词：统计搭配模型、基于实例的机器翻译、实例选择、译文选择

所属期刊栏目：23

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：核高基国家科技重大专项2011ZX01042-001-001

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：1472-1485