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利用1-m词对齐信息改善统计机器翻译性能

陈如山  肖桐  朱靖波  
【摘要】:词对齐是目前主流的统计机器翻译系统必备的模块,而IBM模型是词对齐最常用的模型。但是IBM模型不允许源语到目标语的一对多词对齐。这一限制在像汉英翻译这样频繁出现一对多对齐现象的任务中,影响了翻译系统的性能。针对这个问题,本文通过将目标语中满足一定条件的bigram合并,把一对多问题简化为一对一问题,进而改善词对齐的效果,最终达到提高统计机器翻译系统性能的目的。实验结果表明该方法能够在一定程度上提高汉英翻译的性能。

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