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mtbookv2
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14174877
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14174877
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Dec 21, 2020
by
曹润柘
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14174877
...
...
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\parinterval
基于枢轴语言的方法很早就出现在基于统计机器翻译中。在基于短语的机器翻译中,已经有很多方法建立了源语言到枢轴语言和枢轴语言到目标语言的短语/单词级别特征,并基于这些特征开发了源语言到目标语言的系统
\upcite
{
DBLP:conf/naacl/UtiyamaI07,DBLP:conf/acl/ZahabiBK13,DBLP:conf/emnlp/ZhuHWZWZ14,DBLP:conf/acl/MiuraNSTN15
}
,这些系统也已经广泛用于翻译低资源语言对
\upcite
{
DBLP:conf/acl/CohnL07,DBLP:journals/mt/WuW07,DBLP:conf/acl/WuW09,de2006catalan
}
。由于基于枢轴语言的方法与模型结构无关,该方法也快速适用于神经机器翻译,并且取得了不错的效果
\upcite
{
DBLP:conf/emnlp/KimPPKN19,DBLP:journals/corr/ChengLYSX16
}
。
\parinterval
基于枢轴语言的方法可以被描述为如图
\ref
{
fig:16-11
}
所示的过程。这里,使用虚线表示具有双语平行语料库的语言对,并使用带有箭头的实线表示翻译方向,令
$
\seq
{
x
}$
、
$
\seq
{
y
}$
和
$
\seq
{
p
}$
分别表示源语言、目标语言和枢轴语言,对于输入源语言句子
$
\seq
{
x
}$
和目标语言句子
$
\seq
{
y
}$
,其翻译过程可以被建模为公式
\
ref
{
fig:16-11
}
:
\parinterval
基于枢轴语言的方法可以被描述为如图
\ref
{
fig:16-11
}
所示的过程。这里,使用虚线表示具有双语平行语料库的语言对,并使用带有箭头的实线表示翻译方向,令
$
\seq
{
x
}$
、
$
\seq
{
y
}$
和
$
\seq
{
p
}$
分别表示源语言、目标语言和枢轴语言,对于输入源语言句子
$
\seq
{
x
}$
和目标语言句子
$
\seq
{
y
}$
,其翻译过程可以被建模为公式
\
eqref
{
eq:16-7
}
:
%----------------------------------------------
\begin{figure}
[h]
\centering
...
...
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