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《上海交通大学》 2012年
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机器翻译中的高级对齐技术和开发集选择策略研究

惠聪  
【摘要】:机器翻译是当今世界跨语言合作交流中一个必不可少的核心技术,其在文化、科技、宗教、社会等各个领域的互通有无中扮演着重要角色。从大量数据中学习如何进行翻译,我们称之为统计机器翻译。统计机器翻译中很重要的一步是对齐,是指从两句不同语言表达的同样一句话中抽取可以指导翻译的语言学结构的过程,这样的语言学结构如单词、短语、句法、语义等。统计机器翻译中另一个问题是从机器学习带来的,称为领域适应,这会影响模型参数优化集合选择,不当的优化集合会对翻译质量造成很大的影响。本文将就着眼于这两个问题,统计了历届世界统计机器翻译研讨会开放任务中单系统的对齐模块使用情况,并使用比赛数据进行实验,对第一个问题进行了对比研究,论证了当今的统计机器翻译对齐系统中短语对齐占有重要优势;同时,针对统计机器翻译中的领域适应性问题,本文提出了最优翻译质量差和BLEU召回率两个指标来进行开发集合的选择,实验结果表明,翻译质量有了明显的提高。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.2

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