一种基于改进隐马尔克夫模型的词语对齐方法  

An Improved HMM Based Word Alignment Method

作　　者：刘颖[1] 姜巍[1] 

机构地区：[1]清华大学中文系,北京100084

出　　处：《中文信息学报》2014年第2期51-55,共5页Journal of Chinese Information Processing

基　　金：教育部回国人员启动项目(20101021603)

摘　　要：该文在基本隐马尔克夫模型的基础之上,利用句法知识来改进词语对齐,把英语的短语结构树距离和基本隐马尔克夫模型相结合进行词语对齐。与基本隐马尔克夫模型相比,这个模型可以降低词语对齐的错误率,并且提高统计机器翻译系统BLEU值,从而提高机器翻译质量。This paper improves the HMM based word alignment by introducing syntactic knowledge. HMM is com- bined with English phrase structure tree distance to align Chinese-English words. Experiments shows that the im- proved HMM ean reduce the error rate of word alignment, and improve the BLEU score of statistical machine trans- lation.

关 键 词：短语结构树距离 隐马尔克夫模型 词语对齐 BLEU值 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]