【摘 要】
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为了更好地解决统计机器翻译中的调序问题,本文提出了基于句法信息、词性标注信息和规则相结合的源语言重排序模型作为统计机器翻译的预处理模块.该模型分为两种,一种是基于依存信息、词性标注信息和规则相结合的模型,另一种是基于短语结构信息、词性标注信息和规则相结合的模型.以汉蒙统计机器翻译做实验,结果显示经过该模型进行预处理后的统计机器翻译的BLEU评分比经典的短语翻译有较为明显地提高.实验结果表明这两种源
【机 构】
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中国科学院合肥智能机械研究所,安徽合肥230031;中国科学技术大学信息科学技术学院,安徽合肥230026
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为了更好地解决统计机器翻译中的调序问题,本文提出了基于句法信息、词性标注信息和规则相结合的源语言重排序模型作为统计机器翻译的预处理模块.该模型分为两种,一种是基于依存信息、词性标注信息和规则相结合的模型,另一种是基于短语结构信息、词性标注信息和规则相结合的模型.以汉蒙统计机器翻译做实验,结果显示经过该模型进行预处理后的统计机器翻译的BLEU评分比经典的短语翻译有较为明显地提高.实验结果表明这两种源语言重排序模型都是有效的,都能较为显著地提高译文的质量.
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