【摘 要】
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多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院; 哈尔滨理工大学; 哈尔滨工业大学;
【基金项目】
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国家自然科学青年基金(编号:61300115);中国博士后科学基金(编号:2014M561331);黑龙江省教育厅科技研究项目(编号:12521073)
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多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各领域的影响。从模型角度,本文的方法为生成式模型,模型更有表现力,且把对齐和短语抽取一起建模,克服了错误对齐对原有短语抽取性能的影响。从复杂度上来说,该模型独立于解码,更易于训练。从多领域融合来说,对短语归约过程中进行融合,更好的考虑到整个归约过程。在两种不同类型的语料上验证了机器翻译的性能,相对于传统的单领域启发式短语抽取和多领域加权,BLUE分数有所提高。
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