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文檔簡介
1、目前,基于統(tǒng)計的機器翻譯方法得到廣泛的應用,如軟件本地化、翻譯后編輯等領域。然而,受限于雙語語料的規(guī)模和質量,當前的統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)仍然無法提供等同于人類的翻譯質量,因此,在實際應用中,統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)一般作為輔助手段協(xié)助翻譯后編輯人員工作,以提高工作效率。
對譯文中的翻譯錯誤準確定位,且在一定條件下對翻譯錯誤進行自校正,是提高后編輯人員工作效率的一個重要途徑。針對該問題,本文提出基于監(jiān)督學習的翻譯錯誤自動檢測和基于復述的錯誤
2、自校正策略,用以改善統(tǒng)計機器翻譯質量。
課題主要針對機器翻譯譯文中出現(xiàn)的集外詞與非集外詞進行分類研究。對于集外詞而言,可以直接從翻譯結果中識別,然后用其含有翻譯候選的復述(paraphrases)進行替換,從而達到顯著降低集外詞的概率。對于非集外詞而言,將譯文錯誤檢測問題作為一個監(jiān)督分類問題,即給定一組候選譯文,從標注分類類別的數(shù)據(jù)集中抽取多個置信度特征,采用監(jiān)督學習方法訓練分類模型,然后將測試集候選譯文中的單詞分為“正確”與
3、“錯誤”兩類。最后,通過將錯誤的譯文單詞或短語映射到源語言端,并對該源語言詞或短語進行復述表示,使得機器翻譯系統(tǒng)的解碼器在最優(yōu)翻譯候選選擇時,可以搜索到更符合上下文環(huán)境的翻譯候選,從而提高翻譯質量,降低翻譯錯誤率。
在基于Moses的統(tǒng)計機器翻譯基線系統(tǒng)上,本文以NIST2008作為開發(fā)集,NIST2005作為測試集進行了錯誤分類和錯誤自校正實驗。實驗結果表明,利用多特征組合方法可以顯著降低分類錯誤率,提高譯文錯誤預測能力;在
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