【摘 要】
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在传统的基于树的翻译模型中,一般都是将一条规则视为字符串,然后使用字符串匹配技术从规则表中搜索可用的规则。然而,由于基于树的翻译模型依赖于句法分析的结果,而有些语言
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（60736014）, 国家863计划重点资助项目（2006AA010108）
论文部分内容阅读
在传统的基于树的翻译模型中,一般都是将一条规则视为字符串,然后使用字符串匹配技术从规则表中搜索可用的规则。然而,由于基于树的翻译模型依赖于句法分析的结果,而有些语言的句法分析准确率并不是很高,所以由句法分析错误造成的规则无法匹配的现象很常见,特别是在树到树的翻译模型中,能够精确匹配的规则数量非常稀少,进而对机器翻译的性能造成很大影响。因此该文提出了一种基于树核的模糊匹配技术,在NIST 2005汉英翻译测试集上的结果表明,基于树核的模糊匹配模型相对于传统的翻译模型显著的提高了1.3个BLEU值,并且在森林
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