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将树到串对齐表示为图 • 为了对规则抽取的过程进行形式化描述 , 我们将 ( 树 , 串 , 对齐 ) 三元组表示为一个有向图 ( 边都是向下的 ), 其中并不对树中的边和表示对齐关系的边加以区别。机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 202
Some Notions • The span of a node n is defined by the indices of the fi rst and last word in the source string that are reachable from n • The complement span of a node n is the union of the spans of all nodes n’ in G that are neither descendants nor ancestors of n • Nodes of G whose spans and complement spans are n on-overlapping form the frontier set F∈G • A frontier graph fragment is a graph fragment that ro ot and all sinks are in the frontier set • A minimal frontier graph fragment is the one that is a subgraph of every other frontier graph fragment wit h the same root. 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 203
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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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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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Page 181 and 182: 串到树翻译模型 • 串
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Page 185 and 186: 同步生成树、串和对
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Page 189 and 190: 规则与推导机器翻译
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Page 193 and 194: • Galley 翻译模型定义
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Page 197 and 198: 构造兼容规则 (2) NPB *NP
Page 199 and 200: 模型特征 • Galley (1) - EM
Page 201: Galley 的规则抽取方法
Page 205 and 206: An Example 灰色结点构成
Page 207 and 208: 抽取规则 1 机器翻译
Page 219 and 220: 唯一最小推导机器翻
Page 221 and 222: 未对齐词的处理办法
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Page 225 and 226: Marcu 的规则抽取算法
Page 231 and 232: Example 假设左部的对齐
Page 233 and 234: 高效的 EM 训练算法 •
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Page 237 and 238: Example NP DT The NNS gunmen 枪
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Page 241 and 242: Example NP NP DT NNS IN DT NN VBN t
Page 243 and 244: Example PP NP NP DT NNS IN DT NN VB
Page 245 and 246: Example VP VP-C PP NP NP DT NNS VBD
Page 247 and 248: 规则的二叉化 ( Binarizat
Page 249 and 250: 线性的二叉化算法 •
Page 251 and 252: 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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