大规模语料库中句子相似度高效计算方法：实例与实验验证

大规模句子相似度计算方法是一项关键任务，特别是在基于实例的机器翻译（Instance-based Machine Translation, IBT）中，它涉及到从海量语料库中找到源语言（Source Language, SL）句子最接近的翻译实例。本文主要关注如何有效地解决这个问题。 首先，作者提出了一种多层次的句子相似度计算策略。这种方法分为两个主要步骤： 1. 特征选择与候选实例筛选：该算法首先利用词表层特征，如词频、词性、形态变化等，以及信息熵来评估句子之间的相似度。信息熵作为一种衡量不确定性或信息量的指标，可以帮助捕捉词语的重要性和多样性。通过这些特征，算法能够从庞大的语料库中挑选出具有较高相似性的候选翻译实例，极大地减少了计算量。 2. 泛化匹配与相似度计算：接着，针对选出的候选实例，算法执行泛化匹配。泛化匹配意味着寻找不仅仅是词汇层面的匹配，而是考虑到语法结构、语义关系以及潜在的上下文信息的相似性。这一步骤有助于减少误匹配，提高相似度计算的准确性。 在多策略机器翻译系统IHSMTS的实际应用中，当测试规模达到20万英汉句对时，该算法展现出显著的优势。实验结果显示，召回率高达96%，这意味着96%的源语言句子能够找到其正确的翻译对应实例，而准确率也达到了90%，这充分验证了所提算法的有效性和高效性。 总结起来，本文的贡献在于提供了一种有效的方法来处理大规模句子相似度计算，通过结合词表层特征分析和信息熵，实现了对候选实例的精确筛选，并通过泛化匹配确保了相似度计算的高精度。这一研究对于优化基于实例的机器翻译系统，提升翻译质量和效率具有重要意义。