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1、黑龍江大學(xué)碩士學(xué)位論文統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯中語料選擇方法研究姓名:李函章申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用指導(dǎo)教師:韓習(xí)武20100501黑龍江大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractAmongthetranslationmethodsthatarebasedonstatistics,thescaleandqualityofthebilingualcorpus,aswellastheaccuracyofwordalignmentalgorithmhav
2、esignificantinfluenceontherunionoftranslationsystemLargescalelinguisticcorpusCanenhancetheaccuracyofword—alignmentalgorithmandimprovethefunctionofthesystem,butatthesametimeinsacrificeofincreaseintheloadofthesystemTherefo
3、recurrentlytheresearchinthestatisticalmachinetranslationsshouldnotmerelyblindlyenlargethequantityoftheexistingcorpus,inordertofortifythefunctionofSMTsystemTosolvetheproblemsabove,thispaperbringsforwardthesolutionsasfollo
4、ws:AmelioratingthecapabilityofcomputerbasedtranslationbybeReremploymentofexistingparalleltraimngcorpusWepreprocessthecorpusviaadaptingthemachinestudy;distinguishthecorpustoliteraltranslationpairsandfreetranslationpairsTh
5、ispaperinnovativelyclassifiestrainingdatawiththemethodwhichcombinesgrammaticalcompatibilitywithlexicalcompatibilityandimprovethemethodthattoimprovecrosslingualwordkernelwithlinguisticsknowledge,andimproveSMTmodelbyclassi
6、fyingcorpustrainingExperimentsshowthatliteraltranslationmatchestheintellectuallevelofSMTsystemmoreperfectlyIftremendouswordsaregainedinalargeamountofcorpustranslation,weightedtrainingdatecouldboostthetranslationcontribut
7、ionDetailedanalysisshowsthat,ifsomeheuristicpruningalgorithmisusedtoavoidtheincensementoftheprobabilityofOOVliteraltranslmioncorpuswillexertmorecontributionontheSMTmodelKeywords:StatisticalMachineTranslation(SMT);Bilingu
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