【摘 要】
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本文参照基于短语的机器翻译系统moses,改进并实现了该系统的算法。剪枝策略将机器翻译系统的代价控制在可接受的范围内,同时,剪枝策略也是影响翻译质量的重要因素
【机 构】
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哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室哈尔滨150001
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本文参照基于短语的机器翻译系统moses,改进并实现了该系统的算法。剪枝策略将机器翻译系统的代价控制在可接受的范围内,同时,剪枝策略也是影响翻译质量的重要因素之一.与Moses实现的lazy算法不同,本文将几种剪枝策略相融合实现了一种综合的剪枝策略.以NIST02作为开发集,NIST05作为测试集,在相同参数和翻译模型下,Moses系统的bleu为23.89％,本文系统为24.09％.以该系统为基线,本文提出并实现了一种不划分边界路径的cube-pruning算法,以较小的翻译质量的损失为代价,使解码速度提高了20倍,该系统的bleu得分为23.63％。
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