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1 多策略的机器翻译 王海峰 2006 年 11 月 21 日

2 提纲 概述 东芝的机器翻译研究 概况 规则方法 实例方法 统计方法 其它 多种方法的融合 讨论与展望 Page 2

3 三种主流机器翻译方法 对语言规律良好的概括和描述能力 规则方法 机器翻译产品仍以规则系统为主 仍有不断提高的潜力 (Zhu. 2005) 实例方法 统计方法 对相似句子相当精确的翻译能力 依然活跃 (MT Journal, MT Summit) 与主流 SMT 系统可比甚至更好的性能 (Way 2005, Liu 2006) Page 3 数学模型 学习能力 鲁棒性广受学术界重视 NIST 评测中连连胜出

4 东芝的机器翻译研究 历史 28 年前, 开始研发规则方法 5 年前, 中国研成立, 中文相关的翻译, 各种方法的研发及融合 应用系统 自动翻译 辅助翻译 语音翻译 基于机器翻译的跨语言信息检索 产品形态 软件包 翻译引擎授权 翻译服务 与东芝硬件捆绑 语言 中 日 英互译 Page 4

5 方法 基于规则的机器翻译方法 基于实例的机器翻译方法 统计机器翻译方法 翻译记忆方法 相关研究 词义消歧 语言模型 基于机器翻译的跨语言信息检索 Page 5

6 基于规则的机器翻译 Page 6

7 系统设计 he take itf just obj medicine det the 基于转换的系统 转换 他 服 adv 刚刚 obj 药 分析 生成 He s just taken the medicine. 他刚刚服药了 28 年的积累 特征 多层次, 细粒度, 可扩展 Page 7

8 分析 源语言句子 He s just taken the medicine. 语义树 take itf obj 词形态分析 he just medicine 词网格 det the he be just (pos=itfg) take the medicine. have just (pos=adj) 语义分析 过滤 词序列 语法树 take he have just (pos=itfg) take the medicine. itf obj he just medicine 语法分析 det the Page 8

9 语义分析 语法树 语义树 go go advp advp advp I to np Tokyo npp I to np Tokyo with np John with np John I go advp advp to np I go advp to np advp 得分 2 设置虚弧 npp Tokyo npp with np 打分 npp 得分 1 Tokyo npp with np 抽取最佳树 John John Page 9

10 转换与生成 他刚刚服药了 生成 语义树 he take itf just obj medicine det the 语义树 他 服 adv 刚刚 obj 药 预转换 结构转换 he take itf just obj medicine det the 词汇转换 他 服 adv 刚刚 obj 药 Page 10

11 转换实例 (a) he make obj decision det he make [TW= 决定 ] a (b) have have [modal=negation] obj obj she friend she friend det no She had no friend. 她没有朋友 Page 11

12 潜力 当前性能 系统性能与规则数量的关系 线性 系统性能与规则添加次序的关系 近于无关 参考文献 The Effect of Adding Rules into the Rule-based MT System. MT SUMMIT 05. Page 12

13 基于实例的机器翻译 Page 13

14 基于树串映射的 EBMT 概要 树串映射 (TSC) 源语言分析树 目标语言串 树匹配算法 统计生成 参考文献 Machine Translation MT SUMMIT 05 Page 14

15 流程 源语言句子 目标语言句子 分析 形态处理 输入 词对齐 分析 实例库 搜索匹配实例 统计生成 同义词词库 词典 输出 Page 15

16 树串映射 (TSC) TSC = <t, s, c> Substitution symbol Substitution node Tree Correspondence String Page 16

17 匹配 TSC 与树的匹配 t 的非终结节点与树中的对应节点的词性和类型都一致 t 的叶节点与树中的对应节点的至少要类型一致 匹配算法 匹配得分 TSC 森林 贪心算法 Page 17

18 匹配实例 TOP TOP DT (the) (city) NN (city) S NNP (China) VBZ ( s) POS ( s) VP PUNC (.) JJ ( principal) (market) NN (capital) Tree matching NN (market) DT (the) (city) NN (city) S 子 TSC VP 这个城市 <VP> (a) PUNC (.) VBZ VP 是 <> (b) 父 TSC (market) 待翻译分析树 ( The city is China s principal capital market. ) ( s) JJ NN NN (market) NNP (China) POS ( s) 中国的 <JJ> <NN> 市场 TSC 森林 (c) JJ (principal) NN (capital) 主要资本 (d) (e) Page 18

19 生成 自底向上的生成 翻译替换节点 TSC 森林扩展 同源 TSC 未对齐词 统计生成模型 语义相似度 翻译概率 语言模型 Page 19

20 翻译实例 输入 : The city is China s principal capital market. 分析 TOP DT (the) (city) NN (city) S NNP (China) VBZ ( s) POS ( s) VP TOP PUNC (.) Tree S PUNC (market) matching (.) JJ ( principal) (market) NN (capital) NN (market) DT (the) (city) NN (city) 这个城市 <VP> VP VBZ VP 是 <> 是 <> 的 NNP (China) ( s) POS ( s) JJ NN NN (market) 中国 <JJ> <NN> 市场我国 <JJ> <NN> 市场 生成 JJ ( principal) 主要的主要 NN (capital) 资本资金 译文 : 这个城市是中国主要的资本市场 中国主要的资本市场中国主要市场中国最主要资金 Page 20 这个城市是中国主要的资本市场 这个城市是中国主要市场 这个城市是中国主要市场的 这个城市是中国最主要资金 是中国主要的资本市场是中国主要市场是中国主要市场的是中国最主要资金

21 未对齐词 PP (from) IN (from) 从 IN (from) <> (a) PP (from) 从 <> 那里 (b) ID Source sentence and translation LM 1 He got down from the bus. - 1a 他从公共汽车下来 b 他从公共汽车那里下来 He got the alms from the government. 2a 他从政府得到救助金 b 他从政府那里得到救助金 LM - = -log( PLM ) PP (from) IN (from) 从 <> [ 那里 ] 未对齐词 Page 21

22 评价 Method LM MS LM + MS LM + TM + MS LM + TM + MS + UW Word-based SMT (ReWrite) Phrase-based SMT (Pharaoh) NIST Page 22

23 统计机器翻译 Page 23

24 研究内容 词对齐 用于基于实例的翻译 用于辅助翻译 用于翻译知识获取 其它正在进行的研究 统计机器翻译系统 与其他方法的融合 Page 24

25 词对齐 机器学习方法 Bagging (IJCNLP 2005) 随机抽样翻译实例 Boosting (MT Summit 2005) 通过对翻译实例加权来重新抽样翻译实例 伪参考集 保留集用于错误率计算 Semi-supervised boosting (COLING/ACL 2006 poster) 模型插值 未标注数据的伪参考集 最终的 Ensemble 每个对齐模型的打分 每个对齐弧的打分 Page 25

26 词对齐 双语语料不足时的对齐问题 基本思想 语言对 L1-L2 不足甚至没有双语语料 语言对 L1-L3, L2-L3 有较大双语语料 使用 L1-L3, L2-L3 的对齐模型来推导 L1-L2 的对齐模型 参数估计 翻译概率估计 繁殖概率估计 位置扭曲概率估计 跨语言词相似度 参考文献 COLING/ACL 2006 poster Page 26

27 词对齐 特定领域词对齐问题 动机 现有词对齐方法都需要较大的双语语料和 / 或词典 领域资源有限 领域语料 领域词典 利用两类语料 通用语料 通用词汇 领域语料中的词汇 通用词汇 领域词汇 结果级融合 (ACL 04 poster) 模型级融合 (ACL 05) Page 27

28 其它相关研究 翻译记忆 分析 ICASSP 06 语言模型 用于分词 (COLING/ACL 06) 用于机器翻译 用于语音 词义消歧 ( 与哈工大合作 ) (COLING/ACL 06) 基于机器翻译的跨语言信息检索 (COLING/ACL 06) Page 28

29 融合 系统级 规则方法 + 实例方法 机器翻译结果用于跨语言信息检索 模块级 实例系统中的统计模块 词对齐 语言模型 实例系统中基于规则的前处理和后处理 辅助翻译系统中的统计和实例模块 规则方法改进统计词对齐 资源处理 在规则和实例系统中使用统计方法处理翻译资源 基于规则的前 后处理用于各种目的 Page 29

30 讨论 规则方法 通常用人工撰写的描述语言规律的规则进行翻译 从语言现象入手来描述语言的成分构成规律 实例方法 在翻译过程中直接使用翻译实例 从机器学习的角度强调对翻译实例的抽象程度 统计方法 使用事先训练好的统计模型进行翻译 从数学角度强调统计建模能力 Page 30

31 谢谢! Page 31

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