基于句法的统计机器翻译模型与方法  

Syntax-based Statistical Machine Translation Models and Approaches

作　　者：刘群[1] 

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所中国科学院智能信息处理重点实验室,北京100190

出　　处：《中文信息学报》2011年第6期63-71,共9页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：国家自然科学基金课题(60736014);国家高技术研究发展计划课题(2006AA010108)

摘　　要：该文总结了我们近几年来在基于句法的统计机器翻译方面所做的研究工作,特别是基于源语言句法的一系列统计机器翻译模型与方法,具体包括:基于最大熵括号转录语法的翻译模型,基于源语言短语结构树的树到串翻译模型及其相应的基于树的翻译方法,基于森林的翻译方法和句法分析与解码一体化翻译方法,基于源语言依存树的翻译模型。This paper gives an overview of our research work on syntax-based statistical machine translation in recent year.Our work especially focused on a series of syntax-based statistical machine translation models and approaches,which includes： the translation model based on maximum entropy bracketing transduction grammar,source phrase structure based tree-to-string translation model and the translation approaches based on it—tree-based approach,forest-based approach,and joint parsing and decoding approach,and the source dependency based translation model.

关 键 词：统计机器翻译 基于句法的翻译模型 基于句法的翻译方法 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]