【摘 要】
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为了提高基于短语的机器翻译系统的重排序能力,提出了一个基于源语言端的中心-修饰依存结构的重排序模型,并将该重排序模型以软约束的方式加入到机器翻译系统中.该排序模型提
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术系,北京语言大学应用语言学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（60603032）, 国家高技术研究发展计划（863）（2006AA010108）
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为了提高基于短语的机器翻译系统的重排序能力,提出了一个基于源语言端的中心-修饰依存结构的重排序模型,并将该重排序模型以软约束的方式加入到机器翻译系统中.该排序模型提出了一种在机器翻译中应用句法树资源的方法,将句法树结构,通过将句法树映射成中心-修饰词的依存关系集合.该重排序模型在基于短语系统的默认参数设置下,显著地提升了系统的翻译质量.在系统原有的词汇化的重排序模型基础上,该重排序模型在翻译模型中融入了句法信息.实验结果显示,该模型可以明显地改善机器翻译系统的局部调序.
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