一种印地语-英语机器翻译的混合方法
计算与语言
2017-05-09 v1
摘要
本文提出一种扩展组合的基于短语的统计机器翻译（SMT）、基于实例的MT（EBMT）和基于规则的MT（RBMT）的方法，以开发一种新颖的混合数据驱动MT系统，其性能优于作为其基础的基线SMT、EBMT和RBMT系统。简而言之，所提出的混合MT过程在获得由EBMT和SMT子系统提供的一组部分候选翻译后，由基于规则的MT引导。先前的工作表明，EBMT系统能够胜过基于短语的SMT系统，而RBMT方法具有生成结构和形态上更准确结果的优势。这种混合方法提高了流畅性、准确性和语法精度，从而改善了机器翻译系统的质量。还将所提出的混合机器翻译（HTM）模型与知名翻译器即Google、BING和Babylonian进行了比较，结果表明，所提出的模型在处理具有歧义以及包含习语的句子时优于其他模型。
引用
@article{arxiv.1702.01587,
title = {A Hybrid Approach For Hindi-English Machine Translation},
author = {Omkar Dhariya and Shrikant Malviya and Uma Shanker Tiwary},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.01587},
year = {2017}
}
备注
31st International Conference on Information Networking (ICOIN-2017)