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估计规则概率按规则左部完整树进行归一化 : 按规则左部根结点进行归一化 : 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 230
Example 假设左部的对齐出现了 99 次 , 右边的对齐仅出现了 1 次按树归一化 : p1 = 99/100 = 0.99 p2 = 1/100 = 0.01 p3 = 99/99 = 1.0 p4 = 99/99 = 1.0 preferred by Liu 按根结点归一化 : p1 = 99/199 = 0.4975 p2 = 1/199 = 0.0050 p3 = 99/199 = 0.4976 p4 = 99/99 = 1.0 preferred by Galley 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 231
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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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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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Page 181 and 182: 串到树翻译模型 • 串
Page 183 and 184: ISI 的工作 • Scalable Infere
Page 185 and 186: 同步生成树、串和对
Page 187 and 188: 同步生成树、串和对
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 199 and 200: 模型特征 • Galley (1) - EM
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Page 203 and 204: Some Notions • The span of a node
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
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Page 227 and 228: Marcu 的规则抽取算法
Page 229: Marcu 的规则抽取算法
Page 233 and 234: 高效的 EM 训练算法 •
Page 235 and 236: Example 枪手被警方击毙
Page 237 and 238: Example NP DT The NNS gunmen 枪
Page 239 and 240: Example NP DT NNS IN NN The gunmen
Page 241 and 242: Example NP NP DT NNS IN DT NN VBN t
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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 •
Page 253 and 254: 组合多个 SPMT 模型的
Page 255 and 256: 实验结果 : Galley Vs. Och Oc
Page 257 and 258: 实验结果 : Marcu Vs. Och 机
Page 259 and 260: 内容提要 • 概述 • 同
Page 261 and 262: Views on String-to-Tree Vs. Tree-to
Page 263 and 264: Comparison Chiang Galley Marcu Liu
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