【摘 要】
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词对齐是统计机器翻译系统中最重要的一个环节,统计机器翻译中的翻译模型和调序模型都是在词对齐结果的基础上构造的,词对齐阶段出现的错误,会延续到这些模型中,甚至会因为词
【机 构】
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哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（61173073）, 国家高技术研究发展计划（863）重点项目（2011AA01A207）
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词对齐是统计机器翻译系统中最重要的一个环节,统计机器翻译中的翻译模型和调序模型都是在词对齐结果的基础上构造的,词对齐阶段出现的错误,会延续到这些模型中,甚至会因为词对齐的错误而在这些模型中引发更大的错误。为减少词对齐阶段的错误,提出一种基于对齐困惑度的双语语料过滤方法和一种改进的判别式词对齐算法,语料过滤方法可以将词对齐阶段有严重错误的双语句对过滤掉,判别式词对齐算法与传统的自动词对齐算法相比,可以得到对齐错误率更低的词对齐结果。
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