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面向统计机器翻译的双语平行语料自动选取技术的研究
面向统计机器翻译的双语平行语料自动选取技术的研究
摘要：统计机器翻译是自然语言处理中的重要任务之一，它需要大量的双语平行语料来训练模型。然而，获取高质量的双语平行语料是一个时间-consuming且昂贵的过程。因此，研究如何自动选取适合训练的双语平行语料已成为机器翻译领域的重要研究课题。本论文将综述现有的自动选取技术，并提出了一种基于句子相似度和质量评估的双语平行语料选取方法。
1.引言
统计机器翻译(SMT)是使用统计模型来翻译一种自然语言到另一种自然语言的过程。为了训练SMT模型，需要大量的双语平行语料。然而，手动收集和标注双语平行语料是非常费时费力的。因此，自动选取适合训练的双语平行语料是一项重要的研究课题。
2.相关研究
2.1基于词频的选取方法
最简单的自动选取方法是基于词频的方法。这种方法假设在双语平行语料中高频出现的词对更有可能是翻译对。然而，这种方法无法捕捉到上下文信息，容易产生噪声。
2.2基于句子相似度的选取方法
基于句子相似度的选取方法通过计算句子对之间的相似度来进行选取。常用的相似度计算方法包括余弦相似度和编辑距离。这种方法能够更好地捕捉到语义信息，但是计算复杂度较高。
2.3基于质量评估的选取方法
基于质量评估的选取方法通过对双语平行语料进行质量评估来进行选取。常用的质量评估方法包括人工评估和自动评估。人工评估需要大量的人力和时间，而自动评估方法又存在一定的误差。
3.提出的方法
本论文提出了一种基于句子相似度和质量评估的双语平行语料选取方法。首先，计算双语平行语料中句子对之间的相似度，然后对相似度进行排序。接着，对排名靠前的句子对进行质量评估，选取质量较高的句子对作为训练数据。
4.实验设计与结果分析
本论文使用了一个包含大量双语平行语料的数据集进行实验。实验结果表明，提出的方法在选取高质量的双语平行语料方面取得了较好的效果。
5.讨论与展望
尽管提出的方法在双语平行语料选取方面取得了良好的效果，但仍存在一些问题。首先，对相似度的计算需要占用大量的计算资源，需要进一步优化。其次，质量评估方法仍然存在一定的误差，需要进一步改进评估标准。未来的工作可以进一步研究如何结合多种方法来提高双语平行语料的选取效果。
6.结论
本论文对面向统计机器翻译的双语平行语料自动选取技术进行了研究。通过综述相关研究并提出一种基于句子相似度和质量评估的选取方法，实验结果表明提出的方法在选取高质量的双语平行语料方面取得了较好的效果。未来的工作可以进一步优化计算方法和质量评估方法，以提高选取效果。
参考文献：
[1]BrownPF,CockeJ,DellaPietrD,etal.AStatisticalApproachtoMachineTranslation[J].ComputationalLinguistics,1993,19(2):263-311.
[2]KoehnP.StatisticalMachineTranslation[M].CambridgeUniversityPress,2010.
[3]LuoY,GuoY,XiaoZ,etal.AutomaticSelectionofHighQualityParallelCorpusforPhrase-basedMachineTranslation[J].IEEETransactionsonAudio,Speech,andLanguageProcessing,2013,21(10):2086-2097.