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重排序特征 • 单目特征 : 单个源 / 目标语言边界单词 • 双目特征 : 两个源 / 目标语言边界单词的组合 < 与他们 | with them; 保持联系 | keep contact> → INVERTED 特征选择 h mono o , A 1, A ={ 2 1 if A2 .t 1 =keep , o=inverted 0 otherwise h bino o , A 1, A ={ 2 1 if A1 .t 1 =with , A 2 .t 1 =keep ,o=inverted 0 otherwise 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 36
为什么使用边界单词作为特征 C1 E1 Source boundary words C2 E2 Target boundary words feature IGR Phrases .02655 C1C2E1E2 .0263687 E1E2 .0239286 C1C2 .023363 C2E2 .0192932 C1E1 .0153117 C2 .011371 E2 .00994372 E1 .00899752 C1 .00758598 机器翻译原理与方法 (07) 基于句法的机器翻译方法 37
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
Page 9 and 10: 基于句法的统计机器
Page 11 and 12: 语言学上基于句法的
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
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Page 25 and 26: 统计机器翻译中语序
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Page 31 and 32: BTG 的主要问题 • 两条
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Page 39 and 40: CKY 解码算法机器翻译
Page 41 and 42: 基于 ME-BTG 模型的翻译
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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 •
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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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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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