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Training Data (pairs) TAT 加大数据规模后的实验结果 Results of Lynx on test set with various settings. BP Language Model Data (words) Order Improve Fluency BLEU4 31K - 949K one 3-gram No 0.2178 31K 31K 949K one 3-gram No 0.2240 31K 800K 73M one 3-gram No 0.2431 800K 2.6M 73M one 3-gram No 0.2692 800K 2.6M 73M | 181M two 3-gram No 0.2934 800K 2.6M 73M | 181M two 4-gram No 0.3047 800K 2.6M 73M | 181M two 4-gram Yes 0.3184 机器翻译原理与方法 (05) 基于句法的机器翻译方法 134
小结 • 基于树到串对齐模板的翻译模型 – 一种树到串的模型 – 在源语言句法分析和词语对齐的双语语料库上抽取双语对齐模板 ( TAT ), 构建翻译模型 – 解码时先进行源语言句法分析 , 然后自底向上依次对树的每个结点构造候选译文 • 模型简洁直观 , 可以较好地利用句法信息进行重排序 • 在给定句法分析结果的情况下 , 解码极快 • 非句法短语兼容性不好 • 受句法分析性能影响 , 性能不高机器翻译原理与方法 (05) 基于句法的机器翻译方法 135
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机器翻译原理与方法
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概述 • 基于短语的统
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统计机器翻译方法的
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基于句法的统计机器
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基于句法的统计机器
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语言学上基于句法的
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同步语法 (1) • 定义 :
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同步语法 (3) • 同步语
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反向转录语法 • Inversi
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反向转录语法机器翻
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基于反向转录语法的
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括号转录语法 • Bracket
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这里给出了四个词的
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真实自然语言的翻译
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基于最大熵括号转录
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ME-BTG : 基本思想 • 在 BT
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ME-BTG 训练单词对齐的
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重排序特征 • 单目特
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基于 ME-BTG 的统计机器
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基于 ME-BTG 模型的翻译
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内容提要 • 概述 • 同
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同步上下文无关语法
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同步上下文关语法的
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算法复杂度 • 机器翻
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层次短语模型 (1) • 层
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观察 : 短语的层次性
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用层次短语进行翻译
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用同步语法表示层次
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层次短语的抽取机器
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非终结符标记 • 到目
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粘合规则 ( Glue Rules ) •
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模型 • 直接利用同步
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模型特征机器翻译原
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小结 • 形式上基于句
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Page 87 and 88: 树到串对齐模板 NP LCP
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Page 105 and 106: 解码 • 自底向上 • 柱
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Page 117 and 118: 实验 • Baseline : Pharaoh (Koe
Page 119 and 120: 实验环境 • 评测工具
Page 121 and 122: 与短语的兼容性 • TAT
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Page 127 and 128: 利用非句法双语短语
Page 129 and 130: 解决方法 • 搜索结束
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Page 133: 加大数据规模 • Bilingu
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同步生成树、串和对
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同步生成树、串和对
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规则与推导机器翻译
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句法翻译概率表机器
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与短语模型的兼容性
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构造兼容规则 (1) *NPB*_N
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构造兼容规则 (3) • 兼
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训练 • 规则抽取 - Input
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将树到串对齐表示为
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一些概念定义 • 一个
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抽取规则算法 • Step 1:
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抽取规则 2 机器翻译
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未对齐词导致的问题
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源语言未对齐词的多
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新的规则抽取算法 •
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Marcu 的规则抽取算法
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Marcu 的规则抽取算法
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估计规则概率按规则
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EM 训练算法可以采用
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解码 • 采用自底向上
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Example NNS gunmen 枪手被警
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Example NP DT The NNS gunmen by IN
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Example NP NP DT NNS IN DT NN the g
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Example NP NP DT NNS IN DT NN VBN .
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Example VP-C PP NP NP DT NNS VBN IN
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Example S VP VP-C PP NP NP DT NNS V
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规则的二叉化 ( Binarizat
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Galley 的实验 : 不同规
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Marcu 的实验 : SPMT Models •
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Marcu 采用的特征 • proot
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实验结果 : Marcu Vs. Och 机
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Analysis • Galley - Good results
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总结 • 同步语法 • 形
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ISI Vs. ICT ISI ICT model string-to
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讨论机器翻译原理与
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