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作者简介及博士学位论文中英文摘 要

论文题目:树到树统计机器翻译优化学习及解码方法研究

作者简介:,男,19年月出生,20年9月师从于教授,于20年7月获博士学位.n元语法单元上对机器翻译进行建模.虽然这种方法有较强的容错能力,且模型简单易于实现,但是由于没有考虑翻译源语和目标语的句法信息,它对许多重要的翻译问题(如:长距离依赖问题)不能很好的进行处理.针对这些问题,基于句法的统计机器翻译应运而生.特别是,树到树翻译模型(同时利用源语言和目标语句法树的翻译模型)可以同时利用双语的句法信息进行调序,源语结构分析及目标语结构生成,因此它相比其它基于句法的翻译模型具有更大的翻译性能提升潜力.本文以基于句法的统计机器翻译为框架,对树到树翻译模型的优化学习及解码中的若干关键问题进行研究并提出解决方案.主要内容包括以下四个方面:

本文提出了一种无指导的树到树结构对齐模型.首先,本文把结构对齐问题转化为翻译规则的推导,然后把结构对齐概率计算化简为多种因素的组合,最后通过EM等算法对结构对齐模型的参数进行无指导学习.在获得树结构对齐模型的基础上,本文进一步利用树