“丝路”统计机器翻译系统总体设计介绍.ppt

2006-10-17 第二届统计机器翻译研讨会 北京 “丝路”统计机器翻译系统总体设计介绍 主要内容 统计机器翻译简介 “丝路”统计机器翻译系统 基于短语的统计机器翻译模型 (Modeling) 短语翻译模型和语言模型的训练 (Training) 解码 (Decoding) 翻译结果评价(Evaluation) 统计机器翻译简介 统计机器翻译的基本思想：给定源语言句子c,找到翻译概率最大的目标语言句子e 所有的概率模型是通过双语平行语料库训练得到的 统计机器翻译的特点 数据驱动的 (Data Driven) 语言无关的 (Language Independent) 不需要复杂的语言学专家知识 能够以最小的代价快速的构建新语言对的翻译系统 翻译质量随着训练数据的增加能逐渐提高 统计机器翻译的基本问题 统计建模 (Modeling)：如何计算 噪声通道模型 (Source-channel model ,Brown 1993) 对数线性模型 (Log linear model, Och 2002) 根据概率分解及特征选择的不同又可以分为基于词汇、基于短语、基于句法的模型 参数训练 (Training): 确定模型参数值 翻译解码 (Decoding): 有哪些信誉好的足球投注网站最佳的翻译 “丝路”系统设计概要 采用目前统计机器翻译研究中比较成熟、效果较好的基于短语的统计翻译模型 (Koehn 2003, 2004) 充分利用国际上已有的资源和工具 补充完成尚不能公开获得的关键模块 能够完成从训练到翻译、结果评价一套完整的流程 实现时采用了“863中文信息处理与智能人机接口评测” 2005年汉英机器翻译评测的数据集 主要内容 统计机器翻译简介 “丝路”统计机器翻译系统 基于短语的统计机器翻译模型 (Modeling) 短语翻译模型和语言模型的训练 (Training) 解码 (Decoding) 翻译结果评价(Evaluation) 基于短语的统计机器翻译模型 以短语作为翻译的基本单位 采用对数线性模型实现 短语翻译特征： 语言模型特征： 模型训练流程 （1） 短语翻译模型训练流程 模型训练流程 （2） 语言模型训练流程 解码(翻译)流程 翻译结果评价 采用自动评价工具对系统的输出结果进行评价 模块划分 系统由以下模块构成 每个模块都是一个可独立执行的文件 模块之间以文件作为接口,对文件格式进行了统一定义 已有工具简介 汉语分词工具ICTCLAS 英语分词工具tokenizeE.perl /ws99/projects/mt/toolkit/ 词语对齐工具GIZA++ /GIZA++.html /bluegene/archives/files/GIZA++.Win32.BlueGene.rar /~liuyang/papers/construct_smts.pdf 语言模型工具SRI /projects/srilm/download.html 863机器翻译评测工具 目前水平：2005年863评测 对话： bleu = 0.2123 篇章： bleu = 0.1562 计算所目前研究结果：2005年NIST评测 “丝路”系统模块报告 语料库预处理及翻译后处理 词汇对齐及短语抽取 “骆驼（Camel）”解码器 “商队（Caravan）”解码器 “绿洲（Oasis）”解码器 参考文献 Brown, Peter F., Stephen A. Della Pietra, Vincent J. Della Pietra Robert L. Mercer: 1993, “The mathematics of statistical machine translation: Parameter estimation”, Computational Linguistics,19(2): 263-311. Franz Josef Och, Hermann Ney. “Discriminative Training and Maximum Entropy Models for Statistical Machine Translation”. In ACL 2002: Proc. of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics” pp. 295-302 Philipp Koehn, Franz Josef Och, and Daniel Marcu, “Statistical Phrase-Based Translation”, HLT/NAACL 2003 Phili