I denna uppsats beskriver vi en dynamisk programmering (DP) baserad sökalgoritm för statistisk översättning och presenterar experimentella resultat. I den statistiska översättningen används två informationskällor: en översättningsmodell och en språkmodell. Den språkmodell som används är en vanlig bigrammodell. För översättningen lnodel, anpassning sannolikheterna görs beroende av skillnaderna i anpassning positioner snarare än på de absoluta positionerna. Tillvägagångssättet är således en första ordningens Hidden Markov-modell (HMM) eftersom den används med framgång i taligenkänningen för tidsanpassningsproblemet. Under antagandet att anpassningen är monoton med avseende på ordföljden på båda språken kan en effektiv sökstrategi för översättning formuleras. Detaljerna i sökalgoritmen beskrivs. Experiment på EuTrans corpus gav upphov till en felfrekvens på 5,1(/~.. • sökproceduren, dvs. En algoritm för att utföra Argmax-operationen på ett effektivt sätt. • Omvandlingssteg för både käll- och målspråk för att förbättra översättningsprocessen. Omvandlingarna är i hög grad beroende av språkparet och den specifika översättningsuppgiften och diskuteras därför i samband med uppgiftsbeskrivningen. Vi måste komma ihåg att i sökproceduren tillämpas både språket och översättningsmodellen efter textomvandlingsstegen. Men för att hålla notationen enkel kommer vi inte att göra denna explicita åtskillnad i den efterföljande utställningen. Den övergripande arkitekturen för den statistiska översättningsmetoden sammanfattas i figur 1.
REF föreslog en DP-baserad monoton sökningsalgoritm för SMT.
A DP-Based Search Using Monotone Alignments In Statistical Translation
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}