統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯中的源端重排序方法探究.pdf

1、在統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯中，從翻譯系統(tǒng)解碼出來(lái)的譯文結(jié)果看，源端和目標(biāo)端語(yǔ)序相近的句子，譯文效果比較好。然而，在翻譯系統(tǒng)中的源端和目標(biāo)端的語(yǔ)序往往存在著較大的差異，比如漢語(yǔ)是“主謂賓”的結(jié)構(gòu)形式，而蒙古語(yǔ)卻是“主賓謂”的結(jié)構(gòu)形式。當(dāng)互譯語(yǔ)言具有這種非對(duì)稱(chēng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)時(shí)，由標(biāo)準(zhǔn)的短語(yǔ)翻譯系統(tǒng)翻譯出來(lái)的譯文質(zhì)量相對(duì)較差。另外，基于短語(yǔ)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)嚴(yán)格限制短語(yǔ)必須是連續(xù)的，雖能夠很好地解決短距離的局部調(diào)序，但在很大程度上限制了短語(yǔ)翻譯的作用范圍。本

2、文將通過(guò)引入句法信息和詞性標(biāo)注信息建立不同的源端重排序模型，使源端和目標(biāo)端的語(yǔ)序保持一致，以此來(lái)減緩這些問(wèn)題。
　　 首先，在基于短語(yǔ)結(jié)構(gòu)的句法樹(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合詞對(duì)齊并改進(jìn)規(guī)則抽取算法進(jìn)行規(guī)則的自動(dòng)抽取，然后基于自動(dòng)抽取的重排序規(guī)則對(duì)源端進(jìn)行調(diào)整，并與手動(dòng)書(shū)寫(xiě)的重排序規(guī)則進(jìn)行對(duì)比。其次，從基于依存的句法樹(shù)方面進(jìn)行研究，提出了一種依存重排序規(guī)則抽取算法，從而完成對(duì)源端句子的語(yǔ)序調(diào)整。然后，根據(jù)詞性標(biāo)注信息，從詞性標(biāo)注序列的泛化角度，

3、提出了一種詞性標(biāo)注序列重排序規(guī)則抽取算法，基于這些重排序規(guī)則進(jìn)行源端的調(diào)序。最后，提出了一種基于源端重排序的短語(yǔ)表融合方法，即訓(xùn)練融入依存標(biāo)簽信息的短語(yǔ)表和融入詞性標(biāo)注標(biāo)簽信息的短語(yǔ)表，并對(duì)這些短語(yǔ)表中的標(biāo)簽信息進(jìn)行去除處理，將處理過(guò)的短語(yǔ)表和基于源端重排序訓(xùn)練的短語(yǔ)表進(jìn)行融合，進(jìn)一步探究翻譯系統(tǒng)的翻譯性能。
　　 以漢蒙翻譯系統(tǒng)為例的實(shí)驗(yàn)證明，與標(biāo)準(zhǔn)的短語(yǔ)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)相比，融入句法信息和詞性標(biāo)注信息的源端重排序模型是有效的