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文档简介
机器翻译——基于语料库的机器翻译基于语料库的机器翻译方法，试图避开知识库建设的困难，同时回避对源语言进行深层语言分析。翻译知识主要来自双语平行语料库（翻译语料库）。基于规则的机器翻译方法直接转换法、中间语言法基于语料库的机器翻译方法基于统计的方法、基于实例的方法混合式机器翻译方法机器翻译——基于实例的机器翻译1984年，由日本著名机器翻译专家长尾真提出。该方法开创了基于类比思想的机器翻译技术路线。ABC当需要翻译一个新句子时，通过检索的办法在实例库中寻找和该句类似的翻译实例；主要知识库是双语对照的实例库；新句子的翻译可通过模拟最类似实例的译文的方式获得。主要思想机器翻译——基于统计的机器翻译1990年代初期，IBM的PeterF.Brown等人提出了基于信源信道思想的统计机器翻译模型，并在实验中获得了初步的成功，引起了研究者广泛的关注和争议。以下情况促进了统计机器翻译模型的发展：ABC目前计算机性能已能胜任大规模的科学计算任务；统计机器学习技术在语音识别领域获得了成功；目前互联网上也有大量双语电子文本。机器翻译——基于统计的机器翻译统计翻译模型源语言句子S，目标语言句子T，则源语言翻译成目标语言的概率为：P(T|S)。于是翻译问题变成了求解P(T|S)的最大值。根据贝叶斯定理：公式中，P(T)称为语言T的语言模型，P(S|T)称为语言S到语言T的翻译模型。机器翻译——基于统计的机器翻译统计机器翻译的基本问题：建立合理的可计算的语言模型并估计参数。>建立合理的可计算
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