最大熵模型与BP神经网络在《史记》短句对齐中的比较

本文主要探讨了"论文研究-最大熵模型和BP神经网络的短句对齐比较"这一主题，针对《史记》古文与现代文的平行语料库进行了深入的研究。研究者刘颖和王楠针对计算机工程与应用领域，选择了最大熵模型和BP神经网络这两种常见的机器学习技术来进行短句对齐任务。 最大熵模型被用来对平行语料进行短句对齐时，其策略是结合了短句长度、短句对齐模式以及共现汉字特征。这种方法认为这些特征对于识别翻译过程中句子间的对应关系至关重要。通过对UBS语料库的统计分析，1-1对齐模式是最常见的，占89%，而其他对齐模式如1-2、2-1也有所涉及，但总体上以一对一对应为主。 相比之下，BP神经网络则将短句长度、短句位置和共现汉字特征作为输入，试图找出最佳的翻译匹配。然而，实验结果显示，最大熵模型在这项任务中表现更优，其准确率和召回率均高于BP神经网络。这可能是因为最大熵模型能够更全面地考虑多种特征，并通过最大化熵值来找到最概率的对齐方式。 总结来说，本研究不仅比较了两种不同的机器学习模型在短句对齐任务中的效果，还强调了在实际应用中选择合适的模型对于提高翻译质量的重要性。基于长度的对齐方法虽然在某些特定情况下表现良好，但在处理有噪音的语料或存在大量省略和缩略现象的文本时，最大熵模型的优势更为明显。因此，对于双语语料库的处理，最大熵模型可能是一个值得优先考虑的策略。