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第一届亚洲翻译研讨会KyotoEBMT系统报告

             

摘要

本文介绍了基于实例的机器翻译引擎KyotoEBMT的框架。为了保留语句的非局部结构,我们的系统运用“树到树”的方法对源语言和目标语言都进行了依存句法分析。我们的系统凭借在线的实例匹配和灵活的解码装置确保其最优的翻译效果。实验表明:该系统与当前流行的基于短语的统计机器翻译系统的BLEU得分相当。该系统已开源可得。

著录项

  • 来源
    《情报工程 》 |2017年第3期|P.47-54|共8页
  • 作者单位

    [1]京都大学信息学院,日本606-8501 [2]科学技术振兴机构,日本332-0012 [3]中国科学技术信息研究所,北京100038 [4]河北地质大学,石家庄050031;

    [1]京都大学信息学院,日本606-8501 [2]科学技术振兴机构,日本332-0012 [3]中国科学技术信息研究所,北京100038 [4]河北地质大学,石家庄050031;

    [1]京都大学信息学院,日本606-8501 [2]科学技术振兴机构,日本332-0012 [3]中国科学技术信息研究所,北京100038 [4]河北地质大学,石家庄050031;

    [1]京都大学信息学院,日本606-8501 [2]科学技术振兴机构,日本332-0012 [3]中国科学技术信息研究所,北京100038 [4]河北地质大学,石家庄050031;

    [1]京都大学信息学院,日本606-8501 [2]科学技术振兴机构,日本332-0012 [3]中国科学技术信息研究所,北京100038 [4]河北地质大学,石家庄050031;

    [1]京都大学信息学院,日本606-8501 [2]科学技术振兴机构,日本332-0012 [3]中国科学技术信息研究所,北京100038 [4]河北地质大学,石家庄050031;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 情报学、情报工作 ;
  • 关键词

    实例 树到树 句法依存分析 机器翻译;

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