基于信息检索方法的统计翻译系统训练数据选择与优化
文献类型：期刊论文
| 作者 | 黄瑾; 吕雅娟 ; 刘群
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| 刊名 | 中文信息学报
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| 出版日期 | 2008 |
| 卷号 | 22.0期号:002页码:40 |
| 关键词 | 人工智能 机器翻译 统计机器翻译 平行语料库 信息检索 数据选择 |
| ISSN号 | 1003-0077 |
| 英文摘要 | 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。与传统的通过扩大双语平行语料库规模来提高翻译质量的策略不同，本文旨在尽可能地挖掘现有资源的潜力来提高统计机器翻译的性能。文中提出了一种基于信息检索模型的统计机器翻译训练数据选择与优化方法，通过选择现有训练数据资源中与待翻译文本相似的句子组成训练子集，可在不增加计算资源的情况下获得与使用全部数据相当甚至更优的机器翻译结果。通过将选择出的数据子集加入原始训练数据中优化训练数据的分布可进一步提高机器翻译的质量。实验证明，该方法对于有效利用现有数据资源提高统计机器翻译性能有很好的效果。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/36967]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄瑾,吕雅娟,刘群. 基于信息检索方法的统计翻译系统训练数据选择与优化[J]. 中文信息学报,2008,22.0(002):40. |
| APA | 黄瑾,吕雅娟,&刘群.(2008).基于信息检索方法的统计翻译系统训练数据选择与优化.中文信息学报,22.0(002),40. |
| MLA | 黄瑾,et al."基于信息检索方法的统计翻译系统训练数据选择与优化".中文信息学报 22.0.002(2008):40. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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