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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 (07) 基于句法的机器翻译方法 136
基于森林的方法 Forest-based Translation ● ● Haitao Mi, Liang Huang and Qun Liu. Forest-Based Translation. In Proceedings of ACL 2008 Columbus, OH Haitao Mi and Liang Huang. Forest-based Translation Rule Extraction. In Proceedings of EMNLP 2008 ,Honolulu, Hawaii. Nominated for the best-paper award
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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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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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Page 123 and 124: 利用句法短语修正 TAT
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Page 129 and 130: 两棵句法树 NP-B NP-B NN NN
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Page 135: Training Data (pairs) TAT 加大
Page 139 and 140: Syntatic Ambiguity
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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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