基于短语的统计机器翻译中短语表的过滤

大多数基于短语的统计机器翻译系统将任意连续的词串看作短语,并没有考虑短语的合理性。使用了C-value以及短语粘结度两种方法,有效地对短语表进行过滤,减小了搜索空间,同时还提高了翻译质量。实验表明,在翻译结果的BLEU评价提高0.02的情况下,短语表可以缩减为原来的78%。并且当短语表缩减为原来的47.5%时,BLEU评价仍提高了0.0158。     

插入语分类抽取研究方法探讨

命名实体、术语的翻译对自然语言处理,机器翻译性能的影响越来越得到重视,但是这些翻译很难从现有的翻译词典中获得充足的信息。提出了一种从网页中自动获取高质量命名实体短语翻译对的方法,首次探索了对双语文本中对齐缺失部分自动补充的方法。该方法利用网页双语翻译对的特点,使用统计判别模型,融合多种识别特征自动挖掘网站中存在的双语短语翻译三元对。实验结果表明,采用该模型能高效处理命名实体双语翻译对,正确率达到95.6%。