基于自动抽取词汇信息的双语句子对齐

双语语料库句子对齐已成为新一代机器翻译研究中的一个至关重要的问题.对齐方法主要有基于长度的方法和基于词汇的方法,两者各具特点:前者实现简单、效率高,但精度低;后者精度高但实现复杂.本文提出一种新的对齐方法,首先利用基于长度的方法对文本进行粗对齐,然后在双语平行文本中确定锚点并自动抽取双语对应的关键词汇,降低了对齐问题的复杂度并减少了错误的蔓延.最后再利用所得到的词汇对应信息进行句子的对齐.这种方法融合了基于长度和基于词汇方法的优点,实验表明,它很大程度地提高了对齐的精度.     

一种有效的概率上下文无关文法分析算法*

句法分析的研究是自然语言处理领域的一个重要组成部分。该提出并实现了一种有效的概率上下无关法ＳＣＦＧ（ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｃｏｎｔｅｘｔ－ｆｒｅｅ ｇｒａｍｍｅｒ）的分析算法。首先对原有的ＧＬＲ分析有加以改造，以便能够利用分析过程的控制结构来计算有关的概率；然后对分析过程中的每个状态增设了下标，以区分不同的归约路径。通过上述手段，成功地引入了状态的前向（Ｆｏｒｗａｒｄ）概率和内（Ｉｎｎｅｒ）