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基于短语的统计翻译中短语对抽取方法和调序模型研究的综述报告
概述
短语是自然语言中最基本也是最重要的语言单元之一，因此短语对抽取和调序模型的研究对于机器翻译的发展至关重要。短语对抽取方法是机器翻译系统实现基于短语的统计翻译的核心技术之一，其作用是将源语言和目标语言中的短语对齐并进行统计建模。调序模型则用于对翻译结果进行排序，以得到最优的译文。
本文将对基于短语的统计翻译中的短语对抽取方法和调序模型进行综述和讨论。
短语对抽取方法
基于短语的统计翻译的目标在于，将源语言句子的片段与目标语言的片段进行对齐和翻译，得到可能的译文。这一任务通常可以分为以下两个子任务：短语对齐和短语翻译。
短语对齐
短语对齐是指将源语言片段和目标语言片段进行对应。短语对齐分为两种策略：基于二元翻译和基于上下文一致性的短语对齐。
基于二元翻译的短语对齐方法通常是以单词或词对作为基本单元，根据句子对的双语统计词表进行对齐。这种方法的优点是计算速度快，适用范围广，但缺点是它忽略了上下文之间的关系，不能充分利用上下文信息。
基于上下文一致性的短语对齐方法则是基于上下文的翻译模型，相较于基于二元翻译方法具有更好的性能。这种方法考虑到了上下文之间的依赖关系，提高了翻译过程的准确性。
短语翻译
短语翻译方法则是指将对齐的源语言片段和目标语言片段进行翻译。常用的方法有：
1.基于短语表的方法：该方法建立一个短语翻译表，其中包含源语言短语和目标语言短语之间的对应关系，具有较好的性能。
2.基于概率的方法：该方法使用条件概率来计算源语言短语和目标语言短语之间的翻译概率，并生成翻译结果。
3.基于词对齐和翻译规则的方法：该方法通过词对齐，将源语言和目标语言中的短语对齐后，根据翻译规则生成翻译结果。
调序模型
调序模型用于对机器翻译生成的多个译文进行排序，以得到最优的词汇替换和调序。常用的调序模型有以下两种：
1.词汇类排序模型：该模型根据翻译后的目标语言句子得到的单词序列和目标语言句子中单词的对齐信息，在翻译过程中动态调整单词序列的顺序。
2.短语类式排序模型：该模型考虑到了短语翻译对结果的影响，首先生成短语并对其进行排序，然后再将短语按照顺序组合成译文。在针对长句进行翻译时，该模型比单纯的词汇类排序模型更有效。
结论
基于短语的统计翻译中的短语对齐和短语翻译是机器翻译实现的核心技术之一，其准确性和效率直接影响到机器翻译质量的高低。同时，调序模型则对翻译的结果具有重要意义，可考虑使用短语类排序模型进行翻译，以提高系统的性能。
然而，基于短语的方法在某些情况下会出现翻译失真的情况，无法应对长文本或无限制的翻译环境。为了解决这些问题，需要使用基于流的方法或端到端的方法等更高级别的翻译系统。