一种自动探索更多参考译文信息的机器翻译优化方法

摘要

本发明公开了一种自动探索更多参考译文信息的机器翻译优化方法，利用图扩展参考译文的信息，对机器翻译得到的译文进行更充分的评价，同时在利用译文信息扩展的评价方法参与训练过程时，帮助系统更好的进行参数学习。主要步骤如下：利用GIZA++获取源端到目标端的词对齐信息，根据词对齐信息将参考译文切分成短语块，利用源端词序对每一个参考译文构建子图，将若干个子图合并，最终可将并列的若干个参考译文表示成一个参考译文图，将不同的参考译文联系起来，获得更多的信息，最终利用源语言将待评价译文和参考译文图之间联系起来，从图中选出一条与待评价译文最接近的路径进行最终的译文质量评价。