最近混淆网络在融合多个机器翻译结果中展示很好的性能.然而为了克服在不同的翻译系统中不同的词序,假设对齐在混淆网络的构建上仍然是一个重要的问题.但以往的对齐方法都没有考虑到语义信息.本文为了更好地改进系统融合的性能,提出了...最近混淆网络在融合多个机器翻译结果中展示很好的性能.然而为了克服在不同的翻译系统中不同的词序,假设对齐在混淆网络的构建上仍然是一个重要的问题.但以往的对齐方法都没有考虑到语义信息.本文为了更好地改进系统融合的性能,提出了用词义消歧(Word sense disambiguation,WSD)来指导混淆网络中的对齐.同时骨架翻译的选择也是通过计算句子间的相似度来获得的,句子的相似性计算使用了二分图的最大匹配算法.为了使得基于WordNet词义消歧方法融入到系统中,本文将翻译错误率(Translation error rate,TER)算法进行了改进,实验结果显示本方法的性能好于经典的TER算法的性能.展开更多
文摘最近混淆网络在融合多个机器翻译结果中展示很好的性能.然而为了克服在不同的翻译系统中不同的词序,假设对齐在混淆网络的构建上仍然是一个重要的问题.但以往的对齐方法都没有考虑到语义信息.本文为了更好地改进系统融合的性能,提出了用词义消歧(Word sense disambiguation,WSD)来指导混淆网络中的对齐.同时骨架翻译的选择也是通过计算句子间的相似度来获得的,句子的相似性计算使用了二分图的最大匹配算法.为了使得基于WordNet词义消歧方法融入到系统中,本文将翻译错误率(Translation error rate,TER)算法进行了改进,实验结果显示本方法的性能好于经典的TER算法的性能.
