检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：阎于闻哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

作为目前信息检索领域十分有效的检索模型,基于语言模型的检索方法开辟了一个很有潜力同时也十分具有挑战的方向。与传统检索模型相比,以语言模型为基础的检索方法不仅具有良好的理论基础,而且非常灵活,在经过简单变换和数学推导后就能... 详细信息

作为目前信息检索领域十分有效的检索模型,基于语言模型的检索方法开辟了一个很有潜力同时也十分具有挑战的方向。与传统检索模型相比,以语言模型为基础的检索方法不仅具有良好的理论基础,而且非常灵活,在经过简单变换和数学推导后就能够转变成其他经典实用的模型,因而被广泛应用于信息检索领域。\n 统计翻译模型作为语言模型的一种,主要被用于解决查询条件与网页文档之间的词汇间隙问题。大量研究表明,统计翻译模型能够很好的解决查询条件与网页文档之间的词汇间隙问题,对检索结果的相关性有显著提高。由于缺少相关训练语料,现有的研究采用相关语料代替理想语料进行训练。除此之外,现有的统计翻译模型信息检索系统大多基于简单的统计翻译模型,并且研究方向主要集中在平滑技术、自我翻译等,很少有引入上下文依赖以及语义信息。针对上述问题,本论文从以下方面进行研究:\n (1)研究了网页文档中不同文本区域与查询条件语言表达相似性。通过统计语言模型、困惑度等传统方法对不同文本区域与查询条件语言表达相似性进行了初步分析。同时,通过商业搜索引擎的用户点击信息,获取真实的查询条件与网页文档的平行语料,并根据网页文档中不同文本区域训练得到的统计翻译模型对网页文档中不同文本区域与查询条件语言表达相似性做进一步分析。\n (2)针对现有模型存在的一些问题,提出了基于N-Gram的统计翻译模型。该模型利用N-Gram的相关特性灵活的引入了上下文依赖,并且模型参数估计方法更为简单,适用范围更为广阔。同时,给出了基于N-Gram的统计翻译模型的平滑技术以及自我翻译问题的解决方法等。\n (3)将潜在语义引入统计翻译模型中,探索了如何在基于统计翻译模型的信息检索任务中引入语义信息。该方法在直接估计词语之间翻译概率的基础上,引入了潜在语义变量,通过估计词语与具有一定语义信息的潜在语义变量之间的翻译概率进一步提高检索结果的相关性。

关键词：统计翻译模型信息检索语义变量词汇间隙问题网页文档

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利用平行网页建立中英文统计翻译模型

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中文信息学报 2001年第1期15卷 1-12页

作者：聂建云陈江蒙特利尔大学RALI实验室

建立翻译模型的目的是试图从平行文本 (或翻译例句 )中自动抽取翻译关系。本文将描述我们在建立中英文统计翻译模型上的尝试。我们所用的平行文本是从万维网上自动获得的半结构性平行文本。在训练过程中 ,我们尽量利用文本中的HTML结构... 详细信息

建立翻译模型的目的是试图从平行文本 (或翻译例句 )中自动抽取翻译关系。本文将描述我们在建立中英文统计翻译模型上的尝试。我们所用的平行文本是从万维网上自动获得的半结构性平行文本。在训练过程中 ,我们尽量利用文本中的HTML结构信息。实验表明 ,所训练的翻译模型能达到 80 %的准确率。对于象跨语言信息检索这样的应用 ,这样的准确率已经能大致满足需要。这一工作表明。

关键词：中英问句翻译句对齐统计翻译模型跨语言信息检索平行文本 HTML结构准确率

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树到串统计翻译模型研究

树到串统计翻译模型研究

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作者：刘洋中国科学院计算技术研究所

学位级别：博士

近十年来,统计机器翻译取得了很大的成功.基于短语的翻译模型超越了最初的基于词的翻译模型,在近期的机器翻译评测中屡次取得领先成绩,成为统计机器翻译的主流技术.然而,基于短语的模型的一大缺点是难以处理短语间的重排序.因此,能将句... 详细信息

近十年来,统计机器翻译取得了很大的成功.基于短语的翻译模型超越了最初的基于词的翻译模型,在近期的机器翻译评测中屡次取得领先成绩,成为统计机器翻译的主流技术.然而,基于短语的模型的一大缺点是难以处理短语间的重排序.因此,能将句法信息引入翻译的基于句法的翻译模型成为当前的研究热点.\n 本文重点研究了统计机器翻译中的两个关键问题:词语对齐和翻译模型.\n 词语对齐对统计机器翻译而言至关重要,因为经过词语对齐的语料是极有价值的翻译知识源.本文为词语对齐提出对数线性模型框架.在此框架下,所有的知识源被视作依赖于源语言句子、目标语言句子以及可能的其他变量的特征函数.对数线性模型使统计对齐模型易于扩展,方便加入更多的语言学信息,从而能同时处理与具体语言相关和不相关的语言现象.本文讨论了框架的形式化定义、特征函数、最小错误率训练、搜索算法以及***列表生成等问题.我们在三个词语对齐评测的数据集(包含五个语言对)上对词语对齐的对数线性模型进行评价.实验表明,对数线性模型超过了绝大多数参加评测的系统.\n 翻译模型设计是统计机器翻译的核心问题.本文提出三个基于句法的树到串翻译模型:\n 1.嵌入句法树的基于短语的翻译模型,简称模型1.此模型在传统的基于短语的模型的基础上以隐变量的方式嵌入句法树,从而可以利用句法信息指导短语的划分、重排序和翻译.模型 1 只使用句法双语短语,搜索空间比传统模型小.我们的主要创新点是提出了树节点重排序,实现了利用句法信息指导短语重排序.\n 2.基于树到串对齐模板的翻译模型,简称模型2.此模型在模型 1 的基础上提出了树到串对齐模板.树到串对齐模板描述了源语言句法树和目标语言串之间的对齐关系.它既能生成终结符又能生成非终结符,既能执行局部的重排序又能执行全局的重排序.\n 3.融入森林到串规则的树到串翻译模型,简称模型3.此模型对模型2进行扩充,引入森林到串翻译规则,通过描述森林和串之间的对齐关系来捕获非句法短语,使表达能力得到进一步提升.为了将森林到串翻译规则融入到树到串翻译模型中,我们引入辅助规则来提供泛化层.\n 我们将这三个基于句法的翻译模型与国际学术界最常用的基于短语的翻译系统Pharaoh做对比.在2005年NIST汉译英机器翻译评测测试集上,模型1的翻译性能接近基准系统,模型2和模型3均明显超过了基准系统.

关键词：统计翻译模型词语对齐树节点重排序树到串对齐模板森林到串翻译规则机器翻译

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基于短语的统计翻译模型的研究与应用

基于短语的统计翻译模型的研究与应用

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作者：强静中国科学技术大学

学位级别：硕士

本文主要研究提高基于短语的统计机器翻译系统的性能的方法。基于短语的统计机器翻译方法具有在翻译的过程中应用上下文使目标语言的构建更为合理且符合自然语言特征，通过无监督的形式从数据中学习得到短语翻译对，不需要语言资源来辅... 详细信息

本文主要研究提高基于短语的统计机器翻译系统的性能的方法。基于短语的统计机器翻译方法具有在翻译的过程中应用上下文使目标语言的构建更为合理且符合自然语言特征，通过无监督的形式从数据中学习得到短语翻译对，不需要语言资源来辅助学习过程等优点。但是，对于句子中短语间的长距离调序以及非连续的固定搭配翻译等问题，目前没有一个理想的办法来解决，使得基于短语的统计机器翻译系统性能仍不如意。本文通过以下三个方面的改进提高了基于短语的统计机器翻译系统的性能：对目标语言语料库进行了复合词的捆绑处理，提高了词语对齐的精度;对Och的短语抽取算法进行了改进，解决了局部连续短语以及非连续短语模板的抽取问题;引入了翻译模板的概念，利用模板自动抽取方法，构造了农业领域模板，在一定程度上解决了目标语言语序混乱问题;在此基础上构建了基于短语和模板的双层翻译模型，并结合语言模型及相应的解码算法，实现了一个面向农业领域的汉语到民族语言的统计机器翻译系统，最后将该系统嵌入到农业知识处理平台中，利用记忆库，词典以及编码统一处理技术，完成了基于UNICODE编码的汉民(汉蒙、汉维、汉彝)双语农业知识处理统一平台。实验表明，本文提出的基于短语和模板的双层翻译模型的统计机器翻译系统在性能上超过了原来的系统。复合词的捆绑处理使得词语对齐结果更精确。局部连续短语及非连续短语模板的抽取，在一定程度上扩充了语料库，尤其对于汉语和民族语言这种目前规模还相对较小的双语语料库来说，采用这种翻译方法，可以减少未登录词，提高翻译效率。在统计机器翻译方法中融合翻译模板的翻译方法使得系统的WER、PER值有了较大幅度的降低，BLEU值也有所提高，且较好地解决了句子的长距离调序以及非连续固定搭配的翻译问题。

关键词：基于短语统计翻译模型

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短语统计机器翻译的句法调序模型

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通信学报 2008年第1期29卷 7-14页

作者：薛永增李生赵铁军杨沐昀哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室黑龙江哈尔滨150001

为了处理统计机器翻译中的长距离调序,在基于短语的统计翻译模型的基础上提出了句法调序模型。该模型按照短语切分来分割句法树结构,从而能够避免短语和句法结构的不一致性。在该模型中依据短语对齐和短语内词对齐确定句法树部分结构的... 详细信息

为了处理统计机器翻译中的长距离调序,在基于短语的统计翻译模型的基础上提出了句法调序模型。该模型按照短语切分来分割句法树结构,从而能够避免短语和句法结构的不一致性。在该模型中依据短语对齐和短语内词对齐确定句法树部分结构的调序顺序,依据各个节点上的调序概率计算子结构的调序概率,作为对数线性模型的特征函数。该模型的实验结果比经典的短语统计翻译模型的BLEU评分有明显提高。结果表明句法调序模型对于基于短语的统计机器翻译是有效的,能够较好地将句法知识和短语翻译过程结合起来。

关键词：人工智能统计翻译模型句法调序短语

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基于语义核函数的问句检索系统的实现

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情报科学 2011年第11期29卷 1671-1676页

作者：蔡宇杨广超重庆医科大学附属第一医院网络信息中心重庆400016 重庆大学计算机学院重庆400044

本文利用统计翻译模型计算单词之间的语义相似度,并将此语义信息嵌入至核函数,实现了一个基于语义核函数的问句检索系统,利用语义核函数计算问句之间的语义相似度。通过在真实问答对数据上进行的实验,表明基于语义核函数的问句检索模型... 详细信息

本文利用统计翻译模型计算单词之间的语义相似度,并将此语义信息嵌入至核函数,实现了一个基于语义核函数的问句检索系统,利用语义核函数计算问句之间的语义相似度。通过在真实问答对数据上进行的实验,表明基于语义核函数的问句检索模型的效果优于传统的相似度计算模型,可以提高问句语义匹配准确率,具有一定的实用性。

关键词：核函数语义信息问句检索统计翻译模型

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融合源语言句法知识的统计机器翻译方法研究

融合源语言句法知识的统计机器翻译方法研究

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作者：张家俊中国科学院研究生院

学位级别：博士

近年来,基于短语的统计机器翻译方法取得了快速进展,并获得了一定的应用。然而,该方法存在无法克服两种语言间的结构性差异,难以处理长距离短语重排序等本质问题。因此,研究如何融合源语言句法知识,建立更加鲁棒的高质量统计机器翻译模... 详细信息

近年来,基于短语的统计机器翻译方法取得了快速进展,并获得了一定的应用。然而,该方法存在无法克服两种语言间的结构性差异,难以处理长距离短语重排序等本质问题。因此,研究如何融合源语言句法知识,建立更加鲁棒的高质量统计机器翻译模型,具有重要的理论意义和应用价值。\n 本论文针对在短语的翻译模型中如何融入更多深层次的句法知识以改善语言间的结构性差异,以及在语言学语法翻译模型中如何充分利用两端句法结构信息最大限度地解决语言间的结构性差异等问题,进行了深入研究。论文的主要工作和创新点归纳如下:\n 1、提出了适用于口语翻译的基于源语言句型的短语重排序方法\n 在挖掘与利用源语言句法知识方面,传统的句法分析技术很难适用于口语翻译。本文通过分析大量汉英口语翻译实例,观察到不同的句子类型具有不同的短语重排序特征。因此,本文提出了基于源语言句型的短语重排序方法。该方法以汉英翻译为例,首先利用基于支持向量机(SVM)的分类器将源语言句子划分为特殊疑问句、其他疑问句和非疑问句三种不同的句子类型。然后,针对不同的句子类型设计了不同的重排序模型。该方法改变了传统的重排序模型不考虑翻译句子的结构类型、一律按一种模式统一重排序的处理方法,有效减轻了汉英口语翻译中两种语言之间的结构性差异所造成的重排序困难。实验结果表明,基于源语言句型的短语重排序方法显著地改善了短语重排序性能,提高了基于短语的翻译系统的译文质量,并且可以与Moses中的词汇化短语重排序模型及基于最大熵的短语重排序模型等其他短语重排序模型实现互补。另外,基于源语言句型的短语重排序方法帮助本研究组在2008年和2009年连续两年取得国际口语翻译评测汉英任务第一名的优异成绩。\n 2、提出了有效融合源语言端句法规则的翻译框架\n 在融入传统句法知识改善短语重排序性能方面,一种非常流行的方法是设计源语言端的硬性规则或概率化规则对源语言句子进行重排序,以近似目标语言句子的语序。这种方法不仅十分依赖句法分析器的性能,容易在翻译前产生短语重排序错误,而且没有充分与解码器紧密结合,从而导致大量重排序错误无法在后续解码过程中得到纠正。针对这一问题,本文提出了一种有效融合源语言端句法调序规则的翻译框架。该框架的基本思想是:为了突出句法短语重排序的作用,并区别对待句法短语重排序与非句法短语重排序,将传统的短语重排序模型细分为句法短语重排序模型与非句法短语重排序模型。然后以括弧转录文法(BTG)的短语翻译模型为基础,将由源语言句法树中学到的硬性句法调序规则或概率化句法调序规则高效地融入句法短语重排序模型,以指导解码过程中的短语重排序。该框架突破了传统方法机械地利用源端句法规则调整源语言语序的做法,将句法规则作为一种特征巧妙地融合到翻译模型中。实验表明,该框架可显著地改善翻译性能,而且适用于大规模的实验环境。\n 3、提出了源语言端句法增强的串到树翻译模型\n 基于语言学语法的翻译模型直接利用语言学知识对翻译过程进行建模。实践证明,在基于两端句法的翻译模型中,要求对源端句法结构精确匹配的做法,并不能获得较高的译文质量。为了更加充分地利用两端的句法知识,本文提出了一种新的源语言端句法增强的串到树翻译模型(Souce-syntax augmented string-to-tree model,简称为SAS2T)。其基本思想是:对源端句法结构进行模糊匹配,而对目标端句法结构进行精确匹配。该模型在保证串到树翻译模型优势的基础上,利用模糊方法标注串到树规则的源端形成模糊树到精确树规则,并在解码中采用模糊方法进行规则匹配。实验表明,该模型明显优于基于形式化句法的层次短语翻译模型与串到树翻译模型。\n 4、在上述理论方法研究的基础上,分别实现了两个统计机器翻译系统\n 本文在有效融入源语言端句法规则的统计翻译框架的基础上,实现了翻译系统SynMEBTG,该系统在2009年全国机器翻译评测中取得了非常优异的成绩；另外,在SAS2T模型的基础上,建立了名为AppleTree的翻译系统。大量实验结果表明,AppleTree系统至少比串到树系统提高了0.5以上的BLEU值,比基于形式化句法的层次短语系统Joshua提高了1.5以上的BLEU值。

关键词：句法知识统计翻译模型短语重排序模糊匹配

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英汉人名音译方法研究

英汉人名音译方法研究

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作者：邹波中国科学院自动化研究所

学位级别：硕士

人名翻译接收一个源语言表示的人名作为输入，输出该人名以目标语言表示的翻译。在人名翻译过程中，在保持源语言和目标语言发音基本不变的原则下，调整源语言人名使之符合目标语言的语言习惯。人名自动翻译是很多跨语言应用的一个很重... 详细信息

人名翻译接收一个源语言表示的人名作为输入，输出该人名以目标语言表示的翻译。在人名翻译过程中，在保持源语言和目标语言发音基本不变的原则下，调整源语言人名使之符合目标语言的语言习惯。人名自动翻译是很多跨语言应用的一个很重要的组成部分。近年来，人名音译的研究受到越来越多的关注，特别是当音译涉及的两种语言的字符集差异比较大的情况(例如：英文和中文这两种语言)。尽管关于中英文跨语言应用有很多，但是对这两种语言之间的自动音译目前还缺乏全面系统的研究。\n 本文主要针对英汉人名音译问题进行研究，系统地比较了几种音译模型在进行英汉人名音译时的性能。主要内容如下：\n (1)将英汉人名音译问题转化成序列标注问题，并采用基于记忆的学习方法、最大熵模型和条件随机场模型三种机器学习方法进行英汉人名音译。通过实验对比了这几种方法在多种特征集上的音译性能，实验表明，在使用相同特征的条件下，条件随机场模型的性能最好。\n (2)将基于短语和基于双语N-gram的两种统计翻译模型应用于英汉人名音译，并对比了它们的性能。实验表明，当翻译模型和语言模型从同一个训练语料上获取的时候，基于双语N-gram的音译模型的性能优于基于短语的音译模型。此外，还考察了两种统计音译模型在不同语言模型上的表现，实验结果显示，好的语言模型有很强的重排序作用，能较大地提高英汉人名音译性能。\n (3)通过对以上五种音译模型在英汉音译问题上的实验结果进行分析，本文作者发现，以上五种模型的性能虽然有差距，但是差距并不明显，而且它们的结果的重合度很高。另外，正确结果大多数会出现在结果列表中，但是很多出现在靠后的位置。这可能预示着单纯用统计方法进行英汉人名音译在方法上是不足够的，需要求助于别的手段获取更好的音译结果。在这个指导思想下，本文设计了网络挖掘和统计音译结合的英汉双语人名音译系统，并实现了其中的统计音译模块。\n 以上工作为网络挖掘和统计音译相结合的英汉双语人名音译系统的研发奠定了基础。

关键词：英汉人名音译机器学习统计翻译模型网络挖掘

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机器翻译技术现状与展望

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集成技术 2012年第1期1卷 48-54页

作者：刘群中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190

本文对机器翻译技术的研究现状进行了全面介绍,分析了亟待解决的核心问题,并对机器翻译的未来发展前景和趋势提出了自己的设想。

关键词：统计机器翻译机器翻译系统技术现状统计翻译模型语言知识语言模型翻译研究平行语料库基于规则计算机辅助翻译

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基于Web的跨语言信息检索研究综述

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计算机与现代化 2009年第2期 35-38页

作者：赵欣邓明星厦门大学人工智能研究所福建厦门361005 江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

回顾了近年来基于Web的跨语言信息检索技术的理论研究和发展现状,针对跨语言信息检索中基于语料库的方法,就其中语料库的构建和使用问题进行了阐述。比较分析和总结了两方面的技术:一是利用互联网上丰富的双语资源来建立大规模双语语料... 详细信息

回顾了近年来基于Web的跨语言信息检索技术的理论研究和发展现状,针对跨语言信息检索中基于语料库的方法,就其中语料库的构建和使用问题进行了阐述。比较分析和总结了两方面的技术:一是利用互联网上丰富的双语资源来建立大规模双语语料库的技术,二是目前运用较多的几种查询翻译模型构建技术。最后,展望了该领域的研究前景和发展方向。

关键词：跨语言信息检索基于Web 平行网页统计翻译模型

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