【摘 要】
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源语言和目标语言的句法异构性对统计机器翻译（SMT）性能有重要影响。在基于短语的汉英统计机器翻译基础上，提出了一种基于N-best句法知识增强的源语言预调序方法。首先对源语言
【机 构】
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西安理工大学高等技术学院,西安理工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61100085);陕西省自然科学基金(No.2015JM6328)
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源语言和目标语言的句法异构性对统计机器翻译（SMT）性能有重要影响。在基于短语的汉英统计机器翻译基础上，提出了一种基于N-best句法知识增强的源语言预调序方法。首先对源语言输入句子进行N-best句法分析，计算统计概率得到高可靠性子树结构，再根据词对齐信息从可靠性子树结构中抽取初始调序规则集。两种优化策略用于对初始规则集进行优化：基于中英文句法知识规则推导筛选和规则概率阈值控制机制。然后为减少短语内部调序，保证短语局部流利性，采用源语言短语翻译表为约束，使调序控制在短语块之间进行。最后根据获取的优化规则
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