降低构筑成本的汉英机器翻译：依赖树到串的联合模型

本文主要探讨了一种融合词法句法分析的联合模型在树到串（Tree-to-String）的实例机器翻译（Example-based Machine Translation，EBMT）方法中的应用，特别是在汉英翻译场景下。针对传统EBMT方法存在的系统构建复杂度高和成本较大的问题，研究人员提出了一种创新策略，即通过依赖树到串模型来简化过程。这种方法的核心在于只对源语言端的句法结构进行分析，这样显著降低了系统的构建难度，从而节省了资源。 为了提升翻译的精确度，文章引入了中文分词、词性标注和依存句法分析的联合模型。这种联合模型有助于减少汉英EBMT中源语言处理阶段的基础任务误差，特别是那些可能影响特征提取准确性的环节。通过集成这些技术，模型能够更有效地识别和提取不同层级的特征，提高了翻译的质量。 在模型的具体实现上，研究者结合了依赖结构的特征和中英文语料库的特性，对树到串模型进行了规则抽取和泛化处理。这一步旨在提炼出更为通用的翻译规则，使得模型能够更好地适应新的翻译情境，增强其在实际应用中的灵活性和泛化能力。 实验结果显示，与传统的EBMT基线系统相比，这种融合模型显著提升了实例抽取的质量，改进了泛化规则，并提高了整体的翻译效果和系统性能。这意味着在保持或甚至提升翻译质量的同时，新方法降低了开发和维护机器翻译系统的成本和复杂度。 这项研究为解决基于实例的机器翻译中的问题提供了一种新颖且高效的解决方案，对于提高机器翻译系统的实用性和效率具有重要的理论和实践价值。在未来的研究中，这种联合模型有望被进一步优化和完善，以适应更多语言对的翻译需求。