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形式上基于句法的模型 • 反向转录语法 ( ITG) 和括号转录语法 ( BTG) Inversion (Bracketing) Transduction Grammar (ITG,BTG), Wu 1997 • 有限状态中心词转录机 Finite-State Head Transducer, Alshawi 2000 • 基于层次短语的翻译模型 Hierarchical Phrase-based Model, Chiang 2005 • 最大熵括号转录语法的翻译模型 Maximal Entropy Bracket Transduction Grammar (ME-BTG), Xiong 2006 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 10
语言学上基于句法的模型 • 串到树模型 String-to-Tree Model – 美国南加州大学信息科学研究所 ( ISI/CSU) 的工作 Yamada 2001, Galley 2006, Marcu 2006 • 树到串模型 Tree-to-String Model – 中科院计算所的工作 Tree-to-string Alignment Template Model (TAT), Yang Liu ACL2006 – 微软研究院的工作 ( 依存模型 ) Dependency Treelet Translation, Quirk 2005 • 树到树的模型 Tree-to-Tree Model 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 11
Page 1 and 2: 机器翻译原理与方法
Page 3 and 4: 概述 • 基于短语的统
Page 5 and 6: 统计机器翻译方法的
Page 7 and 8: 基于句法的统计机器
Page 9: 基于句法的统计机器
Page 13 and 14: 同步语法 (1) • 定义 :
Page 15 and 16: 同步语法 (2) 单语双语
Page 17 and 18: 内容提要 • 概述 • 同
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Page 25 and 26: 统计机器翻译中语序
Page 27 and 28: BTG 约束导致搜索空间
Page 29 and 30: 内容提要 • 概述 • 同
Page 31 and 32: BTG 的主要问题 • 两条
Page 33 and 34: ME-BTG 模型 • 模型 • 特
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Page 39 and 40: CKY 解码算法机器翻译
Page 41 and 42: 基于 ME-BTG 模型的翻译
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Page 45 and 46: ME-BTG: 实验 Systems NIST MT 05
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Page 57 and 58: 同步上下文关语法的
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同步上下文关语法的
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内容提要 • 概述 • 同
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层次短语模型 (2) • 传
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用层次短语进行翻译
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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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约束 : 降低复杂度 •
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规则举例机器翻译原
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特殊规则 • 实际的翻
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模型特征机器翻译原
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解码 • 类似于句法分
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基于树的方法 Tree-to-Str
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基于树到串对齐模板
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Tree-based Translation ● Recursiv
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模型机器翻译原理与
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训练 • 数据 : 源语言
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Tree-to-String Rule Extraction ●
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Tree-based Button-up Decoding
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解码 : 构造缺省 TAT 如
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候选译文归并 ( Recombina
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训练过程句子对齐的
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实验结果 Comparison of Phara
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利用句法短语修正 TAT
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例子 TAT table NP NR NN NP 布
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采用句法短语修正 TAT
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两棵句法树 NP-B NP-B NN NN
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例子 IP NP-B VP PU NN NN NN ADVP
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例子 IP NP-B VP PU NN NN NN ADVP
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Training Data (pairs) TAT 加大
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基于森林的方法 Forest-
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Syntatic Ambiguity
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Packed Forest
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Translation Forest
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Translation Forest
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Translation Forest
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Forest as Virtual ∞-best List
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Forest-based Rule Extraction ● Co
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Forest-based Rule Extraction ● Ex
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Forest-based Rule Extraction ● Ex
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Rule Probabilities and Rule counts
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Fractional Count
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小结
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Seperate Parsing and Translation
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Joint Parsing and Translation
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Evaluation String-based Translation
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小结
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串到树翻译模型 • 串
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ISI 的工作 • Scalable Infere
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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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最小规则与组合规则
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• Galley 翻译模型定义
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非句法短语的处理办
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构造兼容规则 (2) NPB *NP
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模型特征 • Galley (1) - EM
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Galley 的规则抽取方法
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Some Notions • The span of a node
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An Example 灰色结点构成
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抽取规则 1 机器翻译
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唯一最小推导机器翻
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未对齐词的处理办法
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推导森林机器翻译原
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Marcu 的规则抽取算法
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Example 假设左部的对齐
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高效的 EM 训练算法 •
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Example 枪手被警方击毙
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Example NP DT The NNS gunmen 枪
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Example NP DT NNS IN NN The gunmen
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Example NP NP DT NNS IN DT NN VBN t
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Example PP NP NP DT NNS IN DT NN VB
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Example VP VP-C PP NP NP DT NNS VBD
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规则的二叉化 ( Binarizat
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线性的二叉化算法 •
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Galley 所采用的特征 •
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组合多个 SPMT 模型的
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实验结果 : Galley Vs. Och Oc
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实验结果 : Marcu Vs. Och 机
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Views on String-to-Tree Vs. Tree-to
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Comparison Chiang Galley Marcu Liu
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