文档介绍：基于模板的统计翻译 模型研究及 汉英机器翻译系统实现
刘群
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北京大学计算语言学研究所博士论文开题报告
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目录
引言
综述
研究思路
实验方案
总结
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引言
本文的主要工作
提出一个基于模板的统计翻译模型
给出一个汉英机器翻译系统的实现方案
本文的主要创新
给出了转换模板的定义及模板抽取算法
提出模板角色概念并给出三种统计翻译模型
给出该模型的参数估计算法
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目录
引言
综述
机器翻译的范式
统计机器翻译综述（三种主要的方法）
统计机器翻译小结
研究思路
实验方案
总结
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机器翻译的范式
源语言文本 （如汉语）
目标语言文本（如英语）
中间语言
源语言
深层表示
目标语言 深层表示
直接翻译法
转换法
中间语言法
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统计机器翻译方法的界定
区别于规则方法：
利用语料库作为知识来源
无需人工编写规则
区别于实例方法或模板方法：
建立完整的统计模型
必须为整个翻译过程，而不是其中某个局部，建立统计模型
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统计机器翻译的分类
基于平行概率语法的统计机器翻译模型
基于信源信道思想的统计机器翻译模型
IBM的Peter Brown等人首先提出
目前影响最大
几乎成为统计机器翻译的同义词
基于最大熵的统计机器翻译模型
源于基于特征的自然语言理解
Och提出，获ACL2002最佳论文
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统计机器翻译的优缺点
优点
无需人工编写规则，利用语料库直接训练得到机器翻译系统；（但可以使用语言资源）
系统开发周期短；
鲁棒性好；
译文质量好；
缺点
时空开销大；
数据稀疏问题严重；
对语料库依赖性强；
算法研究不成熟。
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基于平行概率语法的 统计机器翻译模型
基本思想
两种语言建立一套平行的语法规则，
规则一一对应
两套规则服从同样的概率分布
句法分析的过程决定了生成的过程
主要模型
Alshawi的基于Head Transducer的MT模型
吴德恺的Inverse Transduction Grammar（ITG）
Takeda的Pattern-based CFG for MT
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Head Transducer MT (1)
Head Transducer（中心词转录机）是一种Definite State Automata（有限状态自动机）
与一般的有限状态识别器的区别：
每一条边上不仅有输入，而且有输出；
不是从左至右输入，而是从中心词往两边输入
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