对数线性翻译模型的判别式训练综述

摘要

目前几乎所有的统计机器翻译系统都采用对数线性模型建模.判别式训练是基于对数线性翻译系统的一个重要组成部分,其任务就是优化对数线性模型的参数.到现在为止,有很多判别式训练方法可以用来训练翻译模型权重.从似然函数、错误率函数和可扩展方法三个方面,系统地阐述并分析了这些训练方法,旨在让更多的研究者更好地了解判别式训练方法的发展现状、为判别式训练的进一步发展起到推动作用.同时,还就判别式训练提出了两个值得进一步探讨的问题.