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基于短语的翻译模型中汉维短语抽取的研究

任高举  
【摘要】: 双语短语抽取是基于短语的统计机器翻译中短语翻译模型训练的关键步骤,但由于汉维平行语料库规模有限,翻译模型训练数据稀疏问题严重。目前汉维统计机器翻译领域的研究还处于起步阶段,有必要对汉维短语抽取进行研究。 本文利用SilkRoad中的开源工具以及词对齐工具GIZA++,训练汉维平行语料库,完成了整个翻译模型训练,并且改进了短语抽取算法,最终得到了短语翻译概率表,为搭建一个基于短语的汉维统计机器翻译系统做准备工作。本文在Och短语抽取算法的基础上,提出了一种改进的短语抽取算法。该算法首先考虑词对齐矩阵中一个汉语词对齐到多个维吾尔语词的情况(包括不连续),然后利用Och方法抽取短语对,最后考虑维吾尔语SOV语序结构特点,抽取双语短语。 实验表明,改进后的短语抽取算法能够从词语对齐的语料库中抽取出更多的汉维短语对。通过提高汉维短语对的召回率来提高翻译模型的质量,这对于处理小规模的汉维平行语料库有着十分重要的意义。


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