基于分层语块分析的统计翻译研究

本文描述了一个基于分层语块分析的统计翻译模型。该模型在形式上不仅符合同步上下文无关文法,而且融合了基于条件随机场的英文语块分析知识,因此基于分层语块分析的统计翻译模型做到了将句法翻译模型和短语翻译模型有效地结合。该系统的解码算法改进了线图分析的CKY算法,融入了线性的N-gram语言模型。目前,本文主要针对中文-英文的口语翻译进行了一系列实验,并以国际口语评测IWSLT(International Workshopon Spoken Language Translation)为标准,在2005年的评测测试集上,BLEU和NIST得分均比统计短语翻译系统有所提高。

利用QoS相关性求解任意粒度服务流程

对一些复杂应用,有时需要从大量候选Web服务中选出符合需求的原子服务,并组合成增值的服务。在过去的几年时间内,涌现出了很多关于服务组合的研究.然而,所有这些研究,几乎都没有涉及到服务QoS的相关性,但在现实生活中服务之间的QoS相互关联非常普遍,正如商品的捆绑销售,捆在一起的商品可能在价格属性上非常优惠,有时可能赠送.在此研究背景下,本文首先提出了服务筛检准则;接着借鉴CKY(Cocke-Kasami-Younger)算法,本文介绍了服务流程片段的存储和处理过程;最后,本文通过effectiveness和efficiency评估实验,验证了本文提出的SC_CKY方法的可靠性和高效性.

树转录翻译模型解码优化

针对树转录翻译模型中的规则二元化和解码算法进行深入研究,通过四分化的二元化转换方法减少词汇化同步转录规则的中间项目,通过实时判断中间项目有效性的RR-CKY算法来避免冗余项目生成。实验证明,这两种方法能有效减少解码过程中的中间项目,提高机器翻译解码效率,在一定程度上提高机器翻译效果。