%0 Journal Article
%T 一种面向统计机器翻译的协同权重训练方法
%A 刘树杰？
%A 李志灏？
%A 李沐？
%A 周明？
%J 软件学报
%P 3101-3114
%D 2012
%R 10.3724/SP.J.1001.2012.04208
%X 分析了统计机器翻译中的特征权重的领域自适应问题,并针对该问题提出了协同的权重训练方法.该方法使用来自不同解码器的译文作为准参考译文,并将其加入到开发集中,使得特征权重的训练过程向测试集所在的领域倾斜.此外,提出了使用最小贝叶斯风险的系统融合方法来选择准参考译文,进一步提高了协同权重训练的性能.实验结果表明,使用最小贝叶斯风险系统融合的协同训练方法,可以在一定程度上解决特征权重的领域自适应问题,并显著地提高了在目标领域内机器翻译结果的质量.
%K 统计机器翻译
%K 最小错误率训练
%K 领域自适应
%K 协同训练
%K 最小贝叶斯风险系统融合
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=4208&flag=1