检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:吕雅娟[1] 李生[1] 赵铁军[1] 杨沐昀[1]
机构地区:[1]哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001
出 处:《高技术通讯》2003年第5期19-24,共6页Chinese High Technology Letters
基 金:863计划(2001AA114101)资助项目。
摘 要:提出了一种利用双语语料库自动抽取多词翻译等价对的方法。首先利用N-gram模型获得候选翻译单元,然后根据统计同现计算候选等价对的翻译概率,并用贪心策略实现翻译等价对的自动抽取。在翻译概率的计算中对3种常用的统计同现测度进行了比较。实验表明,当语料规模较小时,对数似然比(Log Likelihood Ratio)测度对于翻译等价对的抽取具有较好的效果。与现有方法相比,该方法较好地解决了翻译等价对抽取中多词单元对应及间接相关问题。This paper describes a method to acquire multi-word translational equivalences from English-Chinese parallel corpora. Translation candidates are firstly obtained using N-gram model. Then, an iterative algorithm is used to extract translation equivalences according to statistical translation measures. Three statistical translation measures: Dice coefficient, Phi-Square Coefficient and Log Likelihood Ratio are compared in experiments and it is proved that Log Likelihood Ratio works better when training corpus is small. Compared with previous works, the proposed method solves the difficulty of multi-word unit correspondences and the problem of indirect association. Experiments on real corpus produced very promising results.
关 键 词:双语语料库 自动抽取 N-GRAM模型 翻译概率 计算机 知识获取 候选翻译单元
分 类 号:TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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