短语统计机器翻译的新型调序模型研究

"这篇论文《A New Reordering Model for Phrased Based Statistical Machine Translation》由史晓东和陈毅东撰写，主要探讨了短语统计机器翻译中的调序模型问题。文章指出，当前的词汇化调序模型在处理翻译任务时存在两个主要问题：一是仅有限地利用双语短语中的词汇信息，二是计算重排概率时未考虑解码过程。这些问题导致模型的性能下降，准确性和泛化能力不足。" 在统计机器翻译领域，尤其是基于短语的模型，调序模型扮演着至关重要的角色。它负责处理源语言和目标语言之间词汇和结构的顺序差异，以提高翻译质量。然而，现有的词汇化调序模型存在局限性。首先，它们在处理双语短语时，对词汇信息的利用不够充分，这限制了模型对不同语言顺序模式的理解和捕捉。其次，模型在训练阶段计算的重排概率与实际解码过程脱节，这意味着在翻译过程中，模型可能无法有效地适应实时的解码决策。 论文作者提出，第一个问题可以通过更深入地整合和利用双语数据中的上下文信息来解决，例如，考虑相邻词的依赖关系或者引入更复杂的特征函数。第二个问题则需要将解码策略纳入重排模型的构建中，使得模型的训练和解码过程更加紧密地结合，从而提高翻译系统的实时性能和适应性。 为了解决这些问题，作者可能提出了新的调序模型架构，可能包括改进的特征选择、更动态的重排概率计算方法，或者结合上下文信息的解码算法。这样的改进有望提升短语统计机器翻译的准确性和泛化能力，使得模型在处理各种语言结构差异时更加灵活和有效。 此外，论文还可能讨论了如何通过专门的研究基金和项目（如博士高等教育专项研究基金和国家语言委员会项目）支持这一研究，并且作者史晓东是认知科学领域的教授，专注于机器翻译的研究，他的电子邮件地址也提供给了读者，以便于进一步的学术交流。 这篇论文针对短语统计机器翻译的调序模型提出了新的解决方案，旨在克服现有模型的局限性，增强模型在处理语言顺序变化时的性能，对于提高机器翻译的质量具有重要的理论和实践意义。