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翻译规则剪枝与基于半强制解码和变分贝叶斯推理的模型训练
1
作者
高恩婷
段湘煜
+1 位作者
巢佳媛
张民
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第5期141-147,共7页
统计机器翻译一般采用启发式方法训练翻译模型。但启发式方法的理论基础不够完善,因此,会导致翻译模型规模庞大以及模型参数精确率不高。针对以上两个问题,该文提出一种基于变分贝叶斯推理的模型训练方法,形成更精确的精简翻译模型。该...
统计机器翻译一般采用启发式方法训练翻译模型。但启发式方法的理论基础不够完善,因此,会导致翻译模型规模庞大以及模型参数精确率不高。针对以上两个问题,该文提出一种基于变分贝叶斯推理的模型训练方法,形成更精确的精简翻译模型。该方法首先通过强制解码对齐语料,然后利用变分贝叶斯EM算法获得模型参数。该文的实验语料为NIST汉英翻译任务数据,实验结果显示,基于句法(基于短语)的统计机器翻译中,超过95%(76%)的规则被剪枝,且BLEU值显著提高。
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关键词
机器翻译
规则剪枝
半强制解码
变分贝叶斯
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题名
翻译规则剪枝与基于半强制解码和变分贝叶斯推理的模型训练
1
作者
高恩婷
段湘煜
巢佳媛
张民
机构
苏州科技学院电子与信息工程学院
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014年第5期141-147,共7页
基金
国家自然科学基金(61373095)
文摘
统计机器翻译一般采用启发式方法训练翻译模型。但启发式方法的理论基础不够完善,因此,会导致翻译模型规模庞大以及模型参数精确率不高。针对以上两个问题,该文提出一种基于变分贝叶斯推理的模型训练方法,形成更精确的精简翻译模型。该方法首先通过强制解码对齐语料,然后利用变分贝叶斯EM算法获得模型参数。该文的实验语料为NIST汉英翻译任务数据,实验结果显示,基于句法(基于短语)的统计机器翻译中,超过95%(76%)的规则被剪枝,且BLEU值显著提高。
关键词
机器翻译
规则剪枝
半强制解码
变分贝叶斯
Keywords
machine translation
rule pruning
semi-forced decoding
variational bayesian
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
翻译规则剪枝与基于半强制解码和变分贝叶斯推理的模型训练
高恩婷
段湘煜
巢佳媛
张民
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2014
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