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\parinterval 对于每种调序类型,都可以定义一个调序概率,如下: \parinterval 对于每种调序类型,都可以定义一个调序概率,如下:
\begin{eqnarray} \begin{eqnarray}
\funp{P}(\mathbf{o}|\seq{s},\seq{t},\seq{a}) = \prod_{i=1}^{K} \funp{P}(o_i| \bar{s}_{a_i}, \bar{t}_i, a_{i-1}, a_i) \funp{P}(\seq{o}|\seq{s},\seq{t},\seq{a}) = \prod_{i=1}^{K} \funp{P}(o_i| \bar{s}_{a_i}, \bar{t}_i, a_{i-1}, a_i)
\label{eq:7-16} \label{eq:7-16}
\end{eqnarray} \end{eqnarray}
\noindent 其中,$o_i$表示(目标语言)第$i$个短语的调序方向,$\mathbf{o}=\{o_i\}$表示短语序列的调序方向,$K$表示短语的数量。短语之间的调序概率是由双语短语以及短语对齐决定的,$o$表示调序的种类,可以取M、S、D 中的任意一种。而整个句子调序的好坏就是把相邻的短语之间的调序概率相乘(对应取log后的加法)。这样,公式\eqref{eq:7-16}把调序的好坏定义为新的特征,对于M、S、D总共就有三个特征。除了当前短语和前一个短语的调序特征,还可以定义当前短语和后一个短语的调序特征,即将上述公式中的$a_{i-1}$换成$a_{i+1}$。 于是,又可以得到三个特征。因此在MSD调序中总共可以有6个特征。 \noindent 其中,$o_i$表示(目标语言)第$i$个短语的调序方向,$\seq{o}=\{o_i\}$表示短语序列的调序方向,$K$表示短语的数量。短语之间的调序概率是由双语短语以及短语对齐决定的,$o$表示调序的种类,可以取M、S、D 中的任意一种。而整个句子调序的好坏就是把相邻的短语之间的调序概率相乘(对应取log后的加法)。这样,公式\eqref{eq:7-16}把调序的好坏定义为新的特征,对于M、S、D总共就有三个特征。除了当前短语和前一个短语的调序特征,还可以定义当前短语和后一个短语的调序特征,即将上述公式中的$a_{i-1}$换成$a_{i+1}$。 于是,又可以得到三个特征。因此在MSD调序中总共可以有6个特征。
\parinterval 具体实现时,通常使用词对齐对两个短语间的调序关系进行判断。图\ref{fig:7-22}展示了这个过程。先判断短语的左上角和右上角是否存在词对齐,再根据其位置对调序类型进行划分。每个短语对应的调序概率都可以用相对频次估计进行计算。而MSD调序模型也相当于在短语表中的每个双语短语后添加6个特征。不过,调序模型一般并不会和短语表一起存储,因此在系统中通常会看到两个独立的模型文件,分别保存短语表和调序模型。 \parinterval 具体实现时,通常使用词对齐对两个短语间的调序关系进行判断。图\ref{fig:7-22}展示了这个过程。先判断短语的左上角和右上角是否存在词对齐,再根据其位置对调序类型进行划分。每个短语对应的调序概率都可以用相对频次估计进行计算。而MSD调序模型也相当于在短语表中的每个双语短语后添加6个特征。不过,调序模型一般并不会和短语表一起存储,因此在系统中通常会看到两个独立的模型文件,分别保存短语表和调序模型。
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