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基于特征比较和最大熵模型的统计机器翻译错误检测  
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【英文篇名】 Error Detection for Statistical Machine Translation Based on Feature Comparison and Maximum Entropy Model Classifier
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【作者】 杜金华; 王莎;
【英文作者】 DU Jinhua; WANG Sha Faculty of Automation and Information Engineering; Xi’an University of Technology; Xi’an 710048;
【作者单位】 西安理工大学自动化与信息工程学院;
【文献出处】 北京大学学报(自然科学版) , Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 编辑部邮箱 2013年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 错误检测; 词后验概率; 语言学特征; 最大熵分类器;
【英文关键词】 error detection; word posterior probability; linguistic features; maximum entropy classifier;
【摘要】 首先介绍3种典型的用于翻译错误检测和分类的单词后验概率特征,即基于固定位置的词后验概率、基于滑动窗的词后验概率和基于词对齐的词后验概率,分析其对错误检测性能的影响;然后,将其分别与语言学特征如词性、词及由LG句法分析器抽取的句法特征等进行组合,利用最大熵分类器预测翻译错误,并在汉英NIST数据集上进行实验验证和比较。实验结果表明,不同的单词后验概率对分类错误率的影响是显著的,并且在词后验概率基础上加入语言学特征的组合特征可以显著降低分类错误率,提高译文错误预测性能。
【英文摘要】 The authors firstly introduce three typical word posterior probabilities(WPP) for error detection and classification,which are fixed position WPP,sliding window WPP,and alignment-based WPP,and analyzes their impact on the detection performance.Then each WPP feature is combined with three linguistic features(Word,POS and LG Parsing knowledge) over the maximum entropy classifier to predict the translation errors.Experimental results on Chinese-to-English NIST datasets show that the influences of different WPP...
【基金】 国家自然科学基金(61100085); 陕西省教育厅专项科研计划项目(11JK1029); 西安理工大学青年科技研究计划项目(105211017)资助
【更新日期】 2013-02-26
【分类号】 TP391.2
【正文快照】 近年来,随着基于统计方法的机器翻译(SMT)的发展,涌现出多种不同类型的机器翻译(MT)系统,如基于短语、基于层次短语及基于句法的机器翻译系统等等,并且翻译性能得到了显著提高[1 3]。译文质量自动评价是统计机器翻译研究的一个热点,可以分为有参自动评价和无参自动评价两种。在

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