【摘 要】
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目前统计机器翻译的主流方法仍然是基于短语的翻译模型。然而，谊模型并没有考虑对非连续短语的处理。本文提出了一种基于非连续短语的统计翻译模型，利用谊模型可以使翻译的基本
【机 构】
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中国科学院软件研究所中文信息处理中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60203007）
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目前统计机器翻译的主流方法仍然是基于短语的翻译模型。然而，谊模型并没有考虑对非连续短语的处理。本文提出了一种基于非连续短语的统计翻译模型，利用谊模型可以使翻译的基本单元从连续短语扩展到带有间隔的非连续短语，以更好地解决词语翻译时的上下文依赖问题。同时，由于谊方法抽取的短语数量较少，也使得解码的效率得到了提高。实验表明，在效率提高的情况下，非连续短语模型可以取得与层次型短语模型相当的翻译结果。
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