单纯形算法在统计机器翻译Re-ranking中的应用  

Re-ranking for Statistical Machine Translation Using Simplex Algorithm

作　　者：付雷[1] 刘群[2] 

机构地区：[1]中国科学院研究生院北京,100049 [2]中国科学院计算技术研究所多语言交互技术评测实验室,北京100080

出　　处：《中文信息学报》2007年第3期28-33,共6页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60573188)

摘　　要：近年来,discriminative re-ranking技术已经被应用到很多自然语言处理相关的分支中,像句法分析,词性标注,机器翻译等,并都取得了比较好的效果,在各自相应的评估标准下都有所提高。本文将以统计机器翻译为例,详细地讲解利用单纯形算法(Simplex Algorithm)对翻译结果进行re-rank的原理和过程,算法的实现和使用方法,以及re-rank实验中特征选择的方法,并给出该算法在NIST-2002(开发集)和NIST-2005(测试集)中英文机器翻译测试集合上的实验结果,在开发集和测试集上,BLEU分值分别获得了1.26%和1.16%的提高。Recently, discriminative re-ranking technique has been applied in many fields relative to NLP （Natural Language Processing）, such as parsing, pos-tagging, and machine translation etc., and performs very well. We will take SMT as an example to explain how to re-rank the translation candidates using Simplex Algorithm in detail and give the experiment results on NIST-2002（development set） and NIST_2005（test set） Chinese-to-English test sets. Our experiments show that we can gain significant improvements in BLEU by re-ranking. It can provide 1.26 % absolute increase in development set and 1.16 % absolute increase in test set.

关 键 词：人工智能 机器翻译 discriminative re—ranking 单纯形算法 统计机器翻译 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]