【摘 要】
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基于最大熵的括号转录语法模型具有翻译能力强、模型训练简单的优点,成为近些年统计机器翻译研究的热点.然而,该模型存在短语调序实例样本分布不平衡的缺点.针对该问题,该文
【机 构】
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厦门大学智能科学与技术系,厦门大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61303082,61005052);国家科技支撑计划(2012BAH14F03);高等学校博士学科点专项科研基金(20120121120046)
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基于最大熵的括号转录语法模型具有翻译能力强、模型训练简单的优点,成为近些年统计机器翻译研究的热点.然而,该模型存在短语调序实例样本分布不平衡的缺点.针对该问题,该文提出了一种引入集成学习的短语调序模型训练方法.在大规模数据集上的实验结果表明,我们的方法能有效改善调序模型的训练效果,显著提高翻译系统性能.
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