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实验 • Baseline: Pharaoh (Koehn et al., 2004) • 实验系统 : Lynx • 训练语料 :31,149 句子对含 843 K 汉语词和 949 K 英语词 • 开发集 :2002 NIST 汉英测试数据的一部分 (571 of 878 sentences) • 测试集 :2005 NIST 汉英测试数据 (1,082 sentences) 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 118
训练过程句子对齐的双语语料库双向 GIZA++ 及合并词语对齐的双语语料库 Pharaoh 训练工具汉语句法分析带汉语句法树及词语对齐的双语语料库 Lynx 训练工具双语短语表 TAT 表机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 119
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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 (2) 单语双语
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内容提要 • 概述 • 同
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反向转录语法 ITG rules S
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基于反向转录语法的
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基于反向转录语法的
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统计机器翻译中语序
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BTG 约束导致搜索空间
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BTG 的主要问题 • 两条
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ME-BTG 模型 • 模型 • 特
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抽取重排序实例 S1 S2
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为什么使用边界单词
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CKY 解码算法机器翻译
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基于 ME-BTG 模型的翻译
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基于 ME-BTG 模型的翻译
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ME-BTG: 实验 Systems NIST MT 05
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同步上下文无关语法
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类似的表示形式机器
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同步上下文关语法的
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层次短语模型 (2) • 传
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Page 71 and 72: 用同步语法表示层次
Page 73 and 74: 约束 : 降低复杂度 •
Page 75 and 76: 规则举例机器翻译原
Page 77 and 78: 特殊规则 • 实际的翻
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Page 81 and 82: 解码 • 类似于句法分
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Page 85 and 86: 基于树的方法 Tree-to-Str
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Page 89 and 90: Tree-based Translation ● Recursiv
Page 97 and 98: 模型机器翻译原理与
Page 99 and 100: 训练 • 数据 : 源语言
Page 101 and 102: Tree-to-String Rule Extraction ●
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Page 115 and 116: 解码 : 构造缺省 TAT 如
Page 117: 候选译文归并 ( Recombina
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Page 123 and 124: 利用句法短语修正 TAT
Page 125 and 126: 例子 TAT table NP NR NN NP 布
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Page 129 and 130: 两棵句法树 NP-B NP-B NN NN
Page 131 and 132: 例子 IP NP-B VP PU NN NN NN ADVP
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Page 135 and 136: Training Data (pairs) TAT 加大
Page 137 and 138: 基于森林的方法 Forest-
Page 139 and 140: Syntatic Ambiguity
Page 141 and 142: Packed Forest
Page 143 and 144: Translation Forest
Page 149 and 150: Forest as Virtual ∞-best List
Page 151 and 152: Forest-based Rule Extraction ● Co
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Page 155 and 156: Forest-based Rule Extraction ● Ex
Page 157 and 158: Rule Probabilities and Rule counts
Page 159 and 160: Fractional Count
Page 161 and 162: 小结
Page 163 and 164: Seperate Parsing and Translation
Page 165 and 166: Joint 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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