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ME-BTG 训练单词对齐的双语语料抽取重排序实例提取重排序特征训练最大熵分类器最大熵重排序模型机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 34
抽取重排序实例 S1 S2 在双语语料库中抽取所有如下两类双语短语块 : T1 b1 → STRAIGHT T2 b2 E.g. < 今天有棒球比赛 | Are there any baseball games today; 吗 |> → STRAIGHT S3 S4 T3 b4 → INVERTED T4 b3 E.g. < 澳门政府 | the Macao government; 有关部门 | related departments of> → INVERTED 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 35
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
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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
Page 19 and 20: 反向转录语法 ITG rules S
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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 31 and 32: BTG 的主要问题 • 两条
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Page 37 and 38: 为什么使用边界单词
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Page 41 and 42: 基于 ME-BTG 模型的翻译
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Page 47 and 48: 同步上下文无关语法
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Page 65 and 66: 层次短语模型 (2) • 传
Page 67 and 68: 用层次短语进行翻译
Page 69 and 70: 用层次短语进行翻译
Page 71 and 72: 用同步语法表示层次
Page 73 and 74: 约束 : 降低复杂度 •
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Page 81 and 82: 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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Page 177 and 178:
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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内容提要 • 概述 • 同
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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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