基于錯誤驅動學習的機器翻譯后編輯建模.pdf

1、現有機器翻譯引擎依然遠遠滿足不了用戶的需求，用戶往往需要對機器譯文進行大量的重復性的錯誤修正，而機器譯文中這種重復性錯誤的修正會消耗用戶大量的時間而降低用戶體驗。為此，不少研究就機器譯文自動后編輯進行了相關工作。但是，主流的后編輯方法是基于統(tǒng)計機器翻譯（SMT）的后編輯，而 SMT的不透明性為研究機器譯文不足帶來了困難。在這種背景下，本文引入錯誤驅動學習機制，分別面向譯詞錯誤與詞序錯誤進行后編輯規(guī)則學習，從而提高機器譯文質量。本文的具體

2、研究內容涉及如下幾個方面：
　　(1)面向譯詞錯誤的錯誤驅動學習建?！，F有機器引擎給出的譯文往往會出現多詞、少詞、錯詞的翻譯錯誤，為此，本文在錯誤驅動學習的框架下，面向譯詞錯誤學習增刪改后編輯規(guī)則。并通過機器譯文的質量變化來檢驗增刪改后編輯規(guī)則的性能。
　　(2)面向詞序錯誤的錯誤驅動學習建模?，F有機器引擎給出的譯文往往會出現詞序錯誤的翻譯錯誤，為此，本文首先通過對齊交叉定義詞序錯誤，并在錯誤驅動學習的框架下，面向詞序錯誤學