【摘 要】
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针对汉维统计机器翻译中维吾尔语具有长距离依赖问题和语言模型具有数据稀疏现象,提出了一种基于泛化的维吾尔语语言模型。该模型借助维吾尔语语言模型的训练过程中生成的文
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,中国科学院大学,公安局网安支队
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项基金资助项目(XDA06030400);中国科学院“西部之光”人才培养计划“西部博士”基金资助项目(XBBS201216);中国科学院西部行动计划资助项目(KGZD-EW-501)
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针对汉维统计机器翻译中维吾尔语具有长距离依赖问题和语言模型具有数据稀疏现象,提出了一种基于泛化的维吾尔语语言模型。该模型借助维吾尔语语言模型的训练过程中生成的文本,结合字符串相似度算法,取相似的维文字符串经过归一化处理抽取规则,计算规则的参数值,利用规则给测试集在解码过程中生成nbest译文重新评分,将评分最高的译文作为最佳译文。实验结果表明,泛化语言模型减少了存储空间,同时,规则的合理使用有效地提高了翻译译文的质量。
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