%0 Journal Article
%T 基于用户反馈的统计机器翻译短语表优化方法
%A 尹瑞程
%J 沈阳航空航天大学学报
%D 2016
%X 摘要 近年来，统计机器翻译技术取得了长足进展，然而在译文质量要求较高的领域，机器翻译系统产生的译文仍不够理想。随着计算机辅助翻译和交互式机器翻译技术的出现，研究人员开始利用用户反馈，从中学习翻译知识，对翻译系统的各项参数进行优化。由于不同用户的翻译经验不同，所以他们反馈翻译知识的置信度也不同，本文通过分析影响用户置信度的特征，得到用户置信度评价模型。并利用该模型将不同用户反馈的翻译知识进行区分，实时调整更新短语表的参数。修改的参数包括正向短语翻译概率、正向词汇化翻译概率、逆向短语翻译概率、逆向词汇化翻译概率。实验结果表明，对不同用户反馈的翻译知识进行区分，改进短语表的参数，得到的译文质量比不区分用户得到的译文质量更好
%K 统计机器翻译
%K 用户反馈
%K 用户置信度
%K 短语表
%K 参数优化
%K statistical machine translation
%K user feedback
%K user confidence
%K phrase table
%K parameter optimization
%U http://xuebao.sau.edu.cn/CN/abstract/abstract359.shtml