N-best句法增强提升统计机器翻译预调序效果

本文研究的焦点在于提升统计机器翻译(SMT)的性能，特别是在处理源语言和目标语言的句法异构性问题上。针对汉语到英语的翻译任务，作者提出了一种新颖的方法，即利用N-best句法知识增强的预调序模型。首先，对源语言输入句子进行细致的N-best句法分析，通过计算统计概率，确定高可靠性的子树结构，这些结构反映了潜在的句法关系。然后，通过词对齐信息从可靠性子树中提炼出初始的调序规则集，这一步对于理解句子结构和跨语言转换至关重要。 优化策略分为两个部分：一是基于中英文句法知识的规则推导筛选，通过对已有的语言结构规则进行推理和选择，确保提取的规则更加符合实际翻译需求；二是规则概率阈值控制机制，通过设定概率阈值来过滤掉低效或不可靠的规则，提高规则集的质量。这样做的目的是减少短语内部的调序复杂性，保证翻译结果的流畅性。 为了进一步限制调序范围，避免过度调整，作者引入了源语言短语翻译表作为约束，调序操作仅限于短语块之间。这种做法有助于保持短语整体的结构完整性，同时减少了翻译过程中不必要的复杂性。 实验部分，作者在NIST 2005和2008年测试数据集上进行了对比研究，结果显示，使用提出的N-best句法知识增强的预调序模型，相比于基础的SMT系统，自动评价指标BLEU得分有了显著提升。具体来说，平均提升了0.68和0.83分，这表明这种方法在改善翻译质量、降低人工校正需求方面具有明显优势。 这篇论文不仅探讨了句法异构性对SMT的影响，而且提供了一个实用的解决方案，通过结合N-best句法分析和优化策略，有效提升了统计机器翻译的翻译质量和效率。这一研究对于改进跨语言通信系统的性能，特别是在处理自然语言的复杂结构时，具有重要的理论和实践价值。