机器翻译原理：基于混合策略的词对齐与知识获取

"本文主要探讨了基于混合策略的词对齐在机器翻译原理中的应用，以及如何从双语语料库中自动获取翻译知识。文章介绍了对齐评价函数，该函数结合了翻译概率和位置形变概率，并通过贪心算法进行对齐过程和歧义消除。同时，内容涵盖了机器翻译的需求背景、知识获取的重要性、获取的知识类型以及知识获取的方法。" 机器翻译（Machine Translation, MT）是计算机科学领域的一个分支，致力于通过自动化过程将文本从一种语言翻译成另一种语言。随着互联网的快速发展，对高质量机器翻译的需求日益增长。然而，传统的基于规则的机器翻译方法受限于繁琐的手工规则编写，导致知识获取成为瓶颈。为了解决这一问题，研究者转向从双语语料库中自动获取所需知识。 双语语料库是机器翻译中获取翻译知识的关键资源，它由大量平行的原文和译文组成。在对双语语料库进行处理时，主要涉及三个步骤：句子对齐、词汇对齐和结构对齐。句子对齐是指找到原文和译文中的对应句子，词汇对齐则是在句子对齐基础上找出词语级别的对应关系，结构对齐关注的是语法结构和语义结构的对应。 对齐过程中，文章提到了一个关键的对齐评价函数EF(e, c)，其中T(e, c)表示翻译概率，衡量词语e在原文中的出现与词语c在译文中的出现之间的翻译可能性；D(e, c)是位置形变概率，计算词语间的相对位置变化。这两个概率相乘得到的综合评分用于指导词对齐过程。通过贪心算法，可以有效地实现对齐过程，并在存在多个可能对齐方案时消除歧义。 获取的翻译知识主要包括词典知识、结构转换知识和译文选择知识等。这些知识可以从双语语料库中通过各种方法自动提取，如统计方法（如HMM和PCFG）、机器学习方法（如决策树、归纳学习和基于实例的学习），以及智能人机交互等方式。知识获取通常包括数据预处理、知识挖掘和知识评价阶段。 基于混合策略的词对齐是机器翻译中一种重要的技术，它结合了统计和规则方法，提高了对齐的准确性和效率。通过对双语语料库的深入挖掘和有效利用，可以为机器翻译系统提供丰富的知识基础，从而提高翻译质量，逐步克服“MT，不是machine translation，而是mad translation”的困境。