中科院自動化所評測技術報告樣本(已修改)
2025-02-25 13:01 本頁面
【正文】 中科院自動化所評測技術報告 (SYSTEM II)魏瑋 于東 王韋華 宗成慶 徐波內容概要v技術說明與參評系統(tǒng)167。 短語系統(tǒng)167。 分層短語系統(tǒng)167。 基于依存樹到串系統(tǒng)167。 前后處理167。 系統(tǒng)融合167。 CASIA_SYSTEM II英中翻譯系統(tǒng)v評測環(huán)境概要v數(shù)據(jù)v總結中國科學院自動化所Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences技術說明 短語系統(tǒng)v典型的短語系統(tǒng) [2]v非單調解碼，任意跳轉v對數(shù)線性模型v10個特征167。 雙向短語翻譯概率 p(e/f)和 p(f/e)167。 雙向詞匯化概率 l(e/f)和 l(f/e)167。 4gram語言模型167。 扭曲概率167。 句子長度懲罰167。 短語懲罰167。 方向概率 [3]167。 IBM扭曲模型 [4]中國科學院自動化所Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences技術說明 分層短語系統(tǒng)v主要借鑒了 Wei[5]的基本思想，引入分層短語的概念v有效地結合了短語模型和同步上下文無關文法v分層短語模型將語序信息包含在模型之中，克服了傳統(tǒng)短語翻譯的調序問題v沿用了統(tǒng)計線性對數(shù)方法進行概率計算，使用了如下 6個特征：167。 雙向短語翻譯概率 p(e/f)和 p(f/e)167。 雙向詞匯化概率 l(e/f)和 l(f/e)167。 4gram語言模型167。 句子長度懲罰中國科學院自動化所Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences技術說明 依存樹到串系統(tǒng)v 在源語言端運用依存結構進行統(tǒng)計翻譯的新模型：DependencyString Structure Model (DSS模型 ) v 由于計算資源和時間的限制，參加
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