融合语态特征的日英层次短语翻译模型

王楠, 徐金安^†(), 明芳, 陈钰枫, 张玉洁

北京交通大学计算机与信息技术学院, 北京 100044

收稿日期:2016-07-29修回日期:2016-10-07出版日期:2016-11-28

基金资助:国家自然科学基金(61370130, 61473294)、中央高校基本科研业务费专项资金(2014RC040)和科学技术部国际科技合作计划(K11F100010)资助

Integrating Voice Features into Japanese-English Hierarchical Phrase Based Model

Nan WANG, Jin’an XU^†(), Fang MING, Yufeng CHEN, Yujie ZHANG

School of Computer and Information Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044

Received:2016-07-29Revised:2016-10-07Published:2017-03-20

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1. 探讨2016版国际胰瘘研究小组定义和分级系统对胰腺术后患者胰瘘分级的影响.PDF(500KB)

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摘要/Abstract

摘要： 针对不同语种的被动和可能语态的句法结构差异影响机器翻译质量的问题, 提出融合语态特征的最大熵翻译模型。首先从日语端分出被动语态、可能语态和其他语态, 然后从英语端对被动和可能语态进一步分类, 抽取双语特征训练最大熵规则分类模型, 将语态特征融合到对数线性模型中以改善翻译模型。提高解码器在翻译被动语态和可能语态时规则选择的准确性。实验结果表明, 该方法可以有效地改善日英统计机器翻译的句法结构调序和词汇翻译, 提升被动语态和可能语态句子的翻译质量。
中图分类号:
-->TP391

引用本文

王楠, 徐金安, 明芳, 陈钰枫, 张玉洁. 融合语态特征的日英层次短语翻译模型[J]. 北京大学学报自然科学版, 2017, 53(2): 305-313.
Nan WANG, Jin’an XU, Fang MING, Yufeng CHEN, Yujie ZHANG. Integrating Voice Features into Japanese-English Hierarchical Phrase Based Model[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2017, 53(2): 305-313.





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