基于判別式模型的樹(shù)到樹(shù)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯.pdf

1、本文提出并實(shí)現(xiàn)了一種全新的基于判別式模型和依存句法結(jié)構(gòu)的樹(shù)到樹(shù)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)及框架，且性能堪比目前最好的基于句法的機(jī)器翻譯模型。這種框架可以更靈活的利用目標(biāo)語(yǔ)端的句法結(jié)構(gòu)，以達(dá)到更好的翻譯效果，這項(xiàng)工作為將來(lái)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯的研究工作提供了另一種可行的方法。
　　和目前已有的方法不同，本文提出的方法將機(jī)器翻譯任務(wù)當(dāng)作目標(biāo)語(yǔ)端的句子生成任務(wù)。使用多種特征來(lái)捕捉和學(xué)習(xí)雙語(yǔ)端的句法結(jié)構(gòu)、短語(yǔ)互譯等信息，且首次將依存句法結(jié)構(gòu)運(yùn)用到了翻譯

2、規(guī)則中。本文工作所使用的判別式模型（感知機(jī)）不同于傳統(tǒng)機(jī)器翻譯中的生成式模型，可以很好的在豐富特征的基礎(chǔ)上學(xué)習(xí)參數(shù)，提高模型的鑒別能力，這對(duì)解碼過(guò)程十分重要。
　　在訓(xùn)練時(shí)，首先進(jìn)行雙語(yǔ)端數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，將雙語(yǔ)句對(duì)中出現(xiàn)時(shí)間、數(shù)字、日期、人名、地名等不可枚舉的詞串識(shí)別出來(lái)并進(jìn)行泛化和翻譯。接著是對(duì)雙語(yǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行依存句法分析，為每一個(gè)雙語(yǔ)句對(duì)找到兩棵依存句法樹(shù)。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行詞對(duì)齊訓(xùn)練，詞對(duì)齊訓(xùn)練的任務(wù)是為雙語(yǔ)句對(duì)中的詞和詞之間找到相

3、互對(duì)應(yīng)的關(guān)系。在詞對(duì)齊信息和雙語(yǔ)依存句法信息已知的情況下，從每一個(gè)雙語(yǔ)句對(duì)中抽取出包含依存信息的翻譯規(guī)則。然后，以雙語(yǔ)端句法樹(shù)和句法翻譯規(guī)則表作為輸入，在迭代式的構(gòu)建目標(biāo)語(yǔ)樹(shù)的過(guò)程中，不斷學(xué)習(xí)特征的權(quán)重（包括傳統(tǒng)的短語(yǔ)翻譯概率、語(yǔ)言模型、調(diào)序模型等特征，也包括本文工作特有的雙語(yǔ)端句法樹(shù)特征），這些權(quán)重最終被保存到模型中。在解碼時(shí)，以源語(yǔ)端依存句法樹(shù)作為輸入，利用翻譯規(guī)則轉(zhuǎn)化為目標(biāo)語(yǔ)端的依存片段，加載訓(xùn)練時(shí)得到的模型中的參數(shù)，這些參數(shù)會(huì)在