一种基于分类的平行语料选择方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 王星1; 涂兆鹏2; 谢军2; 吕雅娟2 ; 姚建民1
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| 刊名 | 中文信息学报
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| 出版日期 | 2013 |
| 卷号 | 27.0期号:006页码:144 |
| 关键词 | 统计机器翻译 平行语料选择 |
| ISSN号 | 1003-0077 |
| 英文摘要 | 大规模高质量双语平行语料库是构造高质量统计机器翻译系统的重要基础,但语料库中的噪声影响着统计机器翻译系统的性能,因此有必要对大规模语料库中语料进行筛选.区别于传统的语料选择排序模型,本文提出一种基于分类的平行语料选择方法.通过少数句对特征构造差异较大的分类器训练句对,在该训练句对上使用更多的句对特征对分类器进行训练,然后对其他未分类句对进行分类.相比于基准系统,我们的方法不仅缩减40％训练语料规模,同时在NIST测试数据集合上将BLEU值提高了0.87个百分点. |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/28911]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.苏州大学计算机科学与技术学院 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王星,涂兆鹏,谢军,等. 一种基于分类的平行语料选择方法[J]. 中文信息学报,2013,27.0(006):144. |
| APA | 王星,涂兆鹏,谢军,吕雅娟,&姚建民.(2013).一种基于分类的平行语料选择方法.中文信息学报,27.0(006),144. |
| MLA | 王星,et al."一种基于分类的平行语料选择方法".中文信息学报 27.0.006(2013):144. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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