一种基于模式的汉语句子相似度计算方法

句子相似度计算是EBMT系统实现的关键。本文将模式这一特殊的句子结构形式应用于汉语句子相似度计算,并给出了基本的实现算法。     

大规模句子相似度计算方法

如何根据源语言文本从大规模语料库中找出其最相近的翻译实例,即句子相似度计算,是基于实例翻译方法的关键问题之一.本文提出一种多层次句子相似度计算方法首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例,然后针对这些候选实例进行泛化匹配,从而计算出相似句子.在多策略机器翻译系统IHSMTS中的实验表明,当语料规模为20万英汉句对时,系统提取相似句子的召回率达96%,准确率达90%,充分说明了本文算法的有效性.     

基于词类串的汉语句子结构相似度计算方法

句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的汉英机器翻译研究,汉语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。本文提出了一种汉语句子结构相似性的计算方法。该方法比较两个句子的词类信息串,进行最优匹配,得到一个结构相似性的值。在小句子集上的初步实验结果表明,该方法可行,有效,符合人的直观判断。     

一种维吾尔语句子相似度算法的研究

基于实例的机器翻译是一种重要的机器翻译技术,句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的维吾尔语机器翻译研究,维吾尔语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。提出了一种维吾尔语句子相似度的计算方法,采用的基于词形特征的粗选算法、散列单词倒排索引能够有效提高算法的查找速度,快速从语料库中筛选出候选句子集合;多策略精选算法中采用基于维吾尔语词频的单词区分度算法、连续单词序列抽取算法,可以有效衡量两个维吾尔语句子的相似程度,实验结果证明算法是有效的。     

基于词串粒度及权值的汉语句子相似度衡量

提出了一种改进的汉语句子相似度衡量方法,用于基于实例的汉英机器翻译。该方法同时考虑了相同词串的数目及长度和对应的权值信息,克服了传统方法的显著不足,在理论上更有合理性。在小数据集上的实验也表明该方法是可行的。     

句子相似度的动态规划求解及改进

基于例子的机器翻译,其很关键的步骤之一就是如何从语料库中找到待译句子的最佳相似句。论文针对这个问题提出了利用动态规划方法基于句子相似矩阵进行求解的方法。根据这个方法就可以从语料库中为待译句子找到最佳相似句,同时在求解过程中还做了一些改进:利用矩阵分块求解的方法保留了句子的连续相似块,保证了结果的质量,对提高EBMT系统的翻译质量起到了一定的促进作用。     

基于CFN的相似度计算在实例机器翻译中的应用

在信息检索,文本挖掘以及基于实例的机器翻译中,相似度计算都是一个关键问题.在实例机器翻译中,相似度计算一般是基于字符、词的匹配以及向量空间模型,但基于句子语义结构的相似度研究还不多见.借助了汉语框架语义网(Chinese FrameNet,简称CFN)的场景语义描述优势,提出了一种新的面向EBMT进行实例相似度计算的方...     

一种基于模式的汉语句予相似度计算方法

句子相似度计算是EBMT系统实现的关键.本文将模式这一特殊的句子结构形式应用于汉语句子相似度计算,并给出了基本的实现算法.     

一种用于机器翻译的相似句对检索方法

在基于语料库的机器翻译系统中,相似句对的检索对于翻译的质量具有非常重要的作用。本文提出一种新颖的方法,可以利用双语例句来帮助度量待翻译句子与例句的相似度。为了提高检索的效率,我们还提供了一个双层的语料库索引方法。由于我们的相似度度量在计算相似度时考虑了例句对最终翻译结果的影响,因此在翻译实验中取得了较好好的效果。     

一种基于知网的句子相似度计算方法

句子相似度是衡量文档相似度的基础,在自然语言处理领域中有着非常重要的作用。目前的句子相似度计算方法忽略了句子的结构对相似度的影响。本文在分析已有研究工作的基础上,提出了一种改进的句子相似度计算方法。依据知网对"实体概念"的描述,构造出义原的语义层次树,由各个义原在树中的相对位置,计算出义原之间的相似度。对三种义原加权求和得到词语之间的语义相似度。综合句子的表层相似度和句子的词语语义以及词语的相对位置关系,得到句子的整体相似度。实验表明,在同等的测试条件下,本文所提出的句子相似度计算方法在相似度比较上更符合人的直观感觉。     

机器翻译评测中的模糊匹配

目前,大多数机器翻译自动评测方法都没有考虑在未匹配的词语中可能包含被忽略的信息。本文提出一种在参考译文和待评测译文之间自动搜索模糊匹配词对的方法,并给出相似度的计算方法。模糊匹配和计算相似度的整个过程将通过一个例子进行说明。实验表明,我们的方法能够较好地找到被忽略的、有意义的词对。更重要的是,通过引入模糊匹配,BLEU 的性能得到显著的提高。模糊匹配可以用来提高其他机器翻译自动评测方法的性能。     

利用Markov网络抽取复述增强机器译文自动评价方法

在机器译文自动评价中,匹配具有相同语义、不同表达方式的词或短语是其中一个很大的挑战。许多研究工作提出从双语平行语料或可比语料中抽取复述来增强机器译文和人工译文的匹配。然而双语平行语料或可比语料不仅构建成本高,而且对少数语言对难以大量获取。我们提出通过构建词的Markov网络,从目标语言的单语文本中抽取复述的方法,并利用该复述提高机器译文自动评价方法与人工评价方法的相关性。在WMT14 Metrics task上的实验结果表明,我们从单语文本中提取复述方法的性能与从双语平行语料中提取复述方法的性能具有很强的可比性。因此,该文提出的方法可在保证复述质量的同时,降低复述抽取的成本。
     

机器翻译自动评价综述

随着机器翻译的发展,对其质量进行评测的自动评价方法也越来越受重视。发展至今,各种评价方法与技术层出不穷,采用何种分类标准来组织和描述它们也是一个很大的挑战。根据核心技术的不同,该文重点介绍了三类主流的自动评价方法,包括: 基于语言学检测点的方法、字符串匹配的方法和基于机器学习的方法。论文分别阐述了这些类别中颇具代表性的方法的工作原理并分析了各自的优缺点。此外,受限参考译文下的评价技术虽然不是主流的方法,但是其对提高自动化程度和评价性能的作用不能忽视,所以该文将其作为特殊的类别做了阐述。然后,汇报了近年来衡量自动评价方法的国际评测结果。最后,总结了自动评价的发展趋势和有待进一步解决的相关问题。     

机器翻译评测的新进展

机器翻译评测对机器翻译的研究和开发具有至关重要的作用,对其的研究一直是国内外机器翻译界的重点课题。本文首先全面地介绍了最近出现的而且受到极大关注的机器翻译评测技术,即IBM公司的BLEU机器翻译评测标准和NIST采用的机器翻译评测技术。实验表明,自动翻译评测技术能够接近人工评价,评测结果也是可接受的。因此,采用自动翻译评测技术能够给自然语言处理的研究人员和开发人员带来很大的便利性。本文还展示了一个开放式的可扩展的自动翻译评测的平台,完全实现了BLEU和NIST评测标准,并做出了一定的改进使得该系统具有良好的使用性和可扩展性。     

2005统计机器翻译研讨班研究报告

2005年7月13日至15日,中国科学院自动化研究所、计算技术研究所和厦门大学计算机系联合举办了我国首届统计机器翻译研讨班。本文主要介绍本次研讨班参加单位的测试系统和实验结果,并给出相应的分析。测试结果表明,我国的统计机器翻译研究起步虽晚,但已有快速进展,参评系统在短期内得到了较好的翻译质量,与往年参加863评测的基于规则方法的系统相比性能虽还有差距,但差距已经不大。从目前国际统计机器翻译研究的现状和发展趋势来看,随着数据资源规模的不断扩大和计算机性能的迅速提高,统计机器翻译还有很大的发展空间。在未来几年内,在基于短语的主流统计翻译方法中融入句法、语义信息,必将成为机器翻译发展的趋势。     

一种基于E-Chunk的机器翻译模型

提出了一种基于E-Chunk的多引擎机器翻译模型.该模型以中心语驱动的分析技术为基础,通过词汇相似特征计算E-Chunk的匹配代价,自底向上地完成最优E-Chunk覆盖的构造,并以E-Chunk为基本翻译单元完成机器翻译过程.初步的实验结果显示,该方法在面向领域文本的自动翻译方面是有效的.     

第七届全国机器翻译研讨会机器翻译评测总结

该文介绍了第七届全国机器翻译研讨会(CWMT2011)机器翻译评测的具体情况。本次评测重点关注各种语言到汉语的翻译,除了汉英、英汉、日汉三个语言对以外,评测还新增了五种民族语言(藏语、蒙古语、维吾尔语、哈萨克语、柯尔克孜语)到汉语的翻译评测。共有19家国内外单位的165个系统参加此次评测。除了介绍评测项目的设置、评测数据的准备、评测流程、参评单位等,本文还重点介绍了CWMT2011的评测结果,并对评测结果进行了分析,用实例说明了与评测结果相关的几个因素 源语言与目标语言是否相似、评测领域是否集中、测试集与训练及开发集语料是否相似、训练语料的规模、参评系统的技术和成熟度等。     

引入源端信息的机器译文自动评价方法研究

机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法: 从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT-19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。     

机器译文自动评价中基于IHMM的近义词匹配方法研究

机器译文的自动评价推动着机器翻译技术的快速发展与应用,在其研究中的一个关键问题是如何自动的识别并匹配机器译文与人工参考译文之间的近义词。该文探索以源语言句子作为桥梁,利用间接隐马尔可夫模型(IHMM)来对齐机器译文与人工参考译文,匹配两者之间的近义词,提高自动评价方法与人工评价方法的相关性。在LDC2006T04语料和WMT 数据集上的实验结果表明,该方法与人工评价的系统级别相关性和句子级别相关性不仅一致的优于在机器翻译中广泛使用的BLEU、NIST和TER方法,而且优于使用词根信息和同义词典进行近义词匹配的METEOR方法。