一种改进的统计机器翻译系统融合方法

摘要：

本文提出一种基于一致性网络和最小贝叶斯风险联合解码的统计机器翻译系统融合方法。首先利用N-best译文集合建立一致性网络,从一致性网络产生的新译文中选出得分最高的前N个译文,然后从这N个候选译文中选出具有最小贝叶斯风险的译文作为最佳译文.实验结果表明这种方法比直接使用一致性网络解码算法在BLEU-SBP上的表现要好。

关键词： 机器翻译 系统融合 一致性网络 最小贝叶斯风险

作者: 张振中 孙乐 张大鲲

作者单位: 中国科学院软件研究所,北京,100190 中国科学院研究生院,北京,100049 中国科学院软件研究所,北京,100190

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国机器翻译研讨会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 219-225

在线出版日期: 2009-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）