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公开(公告)号：CN102799578A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210227973.X
申请日：2012-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供基于依存句法树的翻译规则抽取方法及翻译方法，将翻译调序关系直接表示于源端为中心词及其所有修饰成分组成的依存句法树片段、目标端为串的翻译规则中，从而使翻译规则可以明确地指导翻译过程。通过这种方法抽取的翻译规则，可以提高了基于依存句法树的翻译方法的性能。在154万平行双语语料数据集上，本发明的依存句法树到串翻译模型的性能较成分树到串模型提高1.68个BLEU点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102799578B
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201210227973.X
申请日：2012-07-02
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供基于依存句法树的翻译规则抽取方法及翻译方法，将翻译调序关系直接表示于源端为中心词及其所有修饰成分组成的依存句法树片段、目标端为串的翻译规则中，从而使翻译规则可以明确地指导翻译过程。通过这种方法抽取的翻译规则，可以提高了基于依存句法树的翻译方法的性能。在154万平行双语语料数据集上，本发明的依存句法树到串翻译模型的性能较成分树到串模型提高1.68个BLEU点。
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公开(公告)号：CN103473223B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201310450616.4
申请日：2013-09-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于句法树的规则抽取方法，包括：1）对于源语言成分句法树，源语言依存句法树，目标语言串以及源语言与目标语言间的词语对齐关系的四元组，在源语言依存句法树中找出并标记与源语言成分句法树中的成分短语节点相对应的依存句法树片段；2）遍历步骤1）标记好的源语言依存句法树，抽取中心‑修饰片段，在遍历过程中，对于与成分短语节点相对应的依存句法树片段，将该依存句法树片段视为一个节点来抽取中心‑修饰片段，得到含成分短语节点的中心‑修饰片段；3）依据所抽取的含成分短语节点的中心‑修饰片段，生成含成分短语的中心‑修饰规则。本发明具有较强的长距离翻译调序能力和较好的短语兼容性。
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公开(公告)号：CN103473223A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310450616.4
申请日：2013-09-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于句法树的规则抽取方法，包括：1）对于源语言成分句法树，源语言依存句法树，目标语言串以及源语言与目标语言间的词语对齐关系的四元组，在源语言依存句法树中找出并标记与源语言成分句法树中的成分短语节点相对应的依存句法树片段；2）遍历步骤1）标记好的源语言依存句法树，抽取中心-修饰片段，在遍历过程中，对于与成分短语节点相对应的依存句法树片段，将该依存句法树片段视为一个节点来抽取中心-修饰片段，得到含成分短语节点的中心-修饰片段；3）依据所抽取的含成分短语节点的中心-修饰片段，生成含成分短语的中心-修饰规则。本发明具有较强的长距离翻译调序能力和较好的短语兼容性。
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公开(公告)号：CN104239290B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410389422.2
申请日：2014-08-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供一种基于依存边转换的统计机器翻译方法，根据从双语语料库中抽取的转换规则，将源语言句子的依存树中每条依存边转换为对应的目标语言短语依存边，并对所得到的目标语言短语依存边进行拼接，以生成目标语言端译文。该方法结合依存句法模型的优势，但采用分析-转换-生成的模式将翻译过程拆解成了三个阶段，可以对三个过程分别独立建模，使得对目标语言端句子的生成过程进行更为精确的控制成为可能。该采用基于依存边的转换保留了更多的知识，可以容忍更高程度的句法非同构现象，而且取得超过当前主流的基于短语模型翻译的方法的性能。
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公开(公告)号：CN104239290A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410389422.2
申请日：2014-08-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供一种基于依存边转换的统计机器翻译方法，根据从双语语料库中抽取的转换规则，将源语言句子的依存树中每条依存边转换为对应的目标语言短语依存边，并对所得到的目标语言短语依存边进行拼接，以生成目标语言端译文。该方法结合依存句法模型的优势，但采用分析-转换-生成的模式将翻译过程拆解成了三个阶段，可以对三个过程分别独立建模，使得对目标语言端句子的生成过程进行更为精确的控制成为可能。该采用基于依存边的转换保留了更多的知识，可以容忍更高程度的句法非同构现象，而且取得超过当前主流的基于短语模型翻译的方法的性能。
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