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多策略机器翻译系统IHSMTS中实例模式泛化匹配算法 被引量：1
1
作者 张孝飞 陈肇雄 +1 位作者 黄河燕 胡春玲 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2005年第4期1-9,共9页
基于精确匹配的EBMT,由于翻译覆盖率过低,导致其难以大规模实际应用。本文提出一种实例模式泛化匹配算法,试图改善EBMT的翻译覆盖率:以输入的待翻译句子为目标导向,对候选翻译实例有针对性地进行实时泛化,使得算法既能满足实时文档翻译... 基于精确匹配的EBMT,由于翻译覆盖率过低,导致其难以大规模实际应用。本文提出一种实例模式泛化匹配算法,试图改善EBMT的翻译覆盖率:以输入的待翻译句子为目标导向,对候选翻译实例有针对性地进行实时泛化,使得算法既能满足实时文档翻译对速度的要求,又能充分利用系统使用过程中用户新添加和修改的翻译知识,从而总体上提高了系统的翻译覆盖率和翻译质量。实验结果表明,在语料规模为16万句对的情况下,系统翻译覆盖率达到了75%左右,充分说明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 机器翻译 基于实例的机器翻译 泛化匹配 翻译覆盖率
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