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一种基于改进隐马尔克夫模型的词语对齐方法
引用本文:刘 颖,姜 巍. 一种基于改进隐马尔克夫模型的词语对齐方法[J]. 中文信息学报, 2014, 28(2): 51-55
作者姓名:刘 颖  姜 巍
作者单位:清华大学 中文系,北京 100084
基金项目:教育部回国人员启动项目(20101021603)
摘    要:该文在基本隐马尔克夫模型的基础之上,利用句法知识来改进词语对齐,把英语的短语结构树距离和基本隐马尔克夫模型相结合进行词语对齐。与基本隐马尔克夫模型相比,这个模型可以降低词语对齐的错误率,并且提高统计机器翻译系统BLEU值,从而提高机器翻译质量。

关 键 词:短语结构树距离   隐马尔克夫模型   词语对齐   BLEU值  

An Improved HMM Based Word Alignment Method
LIU Ying,JIANG Wei. An Improved HMM Based Word Alignment Method[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2014, 28(2): 51-55
Authors:LIU Ying  JIANG Wei
Affiliation:Department of Chinese Language and Literature, Tsinghua University,Beijing 100084,China
Abstract:This paper improves the HMM based word alignment by introducing syntactic knowledge. HMM is combined with English phrase structure tree distance to align Chinese-English words. Experiments shows that the improved HMM can reduce the error rate of word alignment, and improve the BLEU score of statistical machine translation.
Keywords:phrase structure tree distance   hidden Markov model   word alignment   BLEU score  
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