【摘 要】
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基于短语的统计翻译模型是目前机器翻译的重要研究方向。但是,由于在解码时采用短语精确匹配的策略,造成了严重的数据稀疏问题,短语表中的大量短语无法得到充分利用
【机 构】
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中国科学院自动化所模式识别国家重点实验室北京100190
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基于短语的统计翻译模型是目前机器翻译的重要研究方向。但是,由于在解码时采用短语精确匹配的策略,造成了严重的数据稀疏问题,短语表中的大量短语无法得到充分利用。
本文提出了基于人机交互的统计翻译方法。对于未登录短语,首先通过模糊匹配的方法,在短语表中寻找与其相似的短语，然后利用组合分类器,判断哪些相似短语可以使句子的翻译质量提高，最后,通过人机交互的方法,选择翻译质量有提高且语义保持不变的短语。实验证明,这种方法可以有效提高翻译系统的译文质量。
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