一种机器翻译方法

摘要

本发明提供一种机器翻译方法，包括以下步骤：步骤1)分析源语言串，得到源语言串的共享压缩句法森林；步骤2)根据已知的源语言与目标语言之间的翻译规则集合，对句法森林进行匹配，得到共享压缩翻译森林；步骤3)利用搜索算法遍历所述翻译森林生成最终翻译结果。本发明利用共享压缩森林来指导翻译，能够从大量的树中搜索翻译结果，远远超过了单独使用N-best树的搜索空间。在223万平行双语语料数据集上，与使用30-best树解码的模型相比，本发明的翻译速度快1.4倍、翻译性能高1.7个BLEU点。

主权项

一种机器翻译方法，包括以下步骤：步骤1)分析源语言串，得到源语言串的共享压缩句法森林，对所述共享压缩句法森林进行剪枝处理；步骤2)根据已知的源语言与目标语言之间的翻译规则集合，使用枚举的方式对剪枝处理后的共享压缩句法森林进行匹配，得到共享压缩翻译森林；步骤3)利用搜索算法遍历所述共享压缩翻译森林生成最终翻译结果。所述步骤1)中，所述剪枝处理的方法是：对于共享压缩句法森林中的每个节点v，计算Viterbi向内概率负对数β(v)、向外概率负对数α(v)；对于每个句法超边ep依次计算 αβ ( e p ) = α ( Head ( e p ) ) + Σ v i ∈ Tails ( e p ) β ( v i ) δ(ep)＝αβ(ep)‑β(TOP)如果δ(ep)小于预先设定的阈值t，则保留超边ep，否则删除；其中Head(ep)表示超边ep的头节点，Tails(ep)表示超边ep的尾节点集合，β(TOP)为1‑best句法树概率之负对数值。