基于骨架的翻译的混合方法

基于骨架的翻译混合方法是一种结合了句子骨架信息的机器翻译方法。机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术来自动翻译文本或语音内容的过程。文章中提到的“骨架”是指句子的关键元素或结构，它们被认为是构成句子整体意义的基础。混合方法是指使用骨架翻译模型来翻译输入句子的关键元素，然后用全面翻译模型来覆盖剩余的部分。 当前统计机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）方法将翻译问题建模为生成原子翻译单元派生的过程，通常假设每个单元都来源于同一个模型。其中最简单的是基于短语的方法，该方法使用全局模型来处理输入句子的任何子字符串。在翻译句子时，翻译系统需要不断增加源语言单词序列，直到覆盖整个句子。 然而，这种方法忽略了每个源语言单词的角色，与翻译人员通常使用的策略有所不同。比如，在人类翻译中，通常会先翻译句子的关键元素或结构（即骨架），然后翻译剩余的部分。这一点对某些语言特别有意义，比如中文，因为这些语言通常涉及复杂的句子结构。因此，源语言结构信息在基于句法的翻译模型的研究中得到了深入的探讨。 文章中提到的研究将句子骨架信息明确地考虑到了机器翻译中。具体做法是用骨架翻译模型翻译输入句子的关键元素，然后用全面翻译模型覆盖剩余的部分。该方法应用于目前最先进的基于短语的系统，并在NIST中文-英文机器翻译评估数据上展示了非常有前景的BLEU改进和TER（翻译错误率）的减少。 文章中提到的BLEU是一种评价机器翻译质量的指标，它衡量机器翻译与一组高质量的人工翻译之间的相似度。BLEU值越高，表示翻译质量越高。而TER是另一种衡量机器翻译质量的指标，它计算的是将机器翻译的输出转换成人工作品所需的最小编辑距离（例如插入、删除、替换单词等操作）。TER越低，说明机器翻译的输出与人类翻译越接近，翻译质量越高。 文章还提到了先前的研究工作，比如基于句法树的模型，这些模型使用Treebank注释，以及将源语言句法作为软约束的其他方法。文章中的研究方法在这些先前工作的基础上，特别针对中文这种复杂结构的语言，尝试捕捉句子中的关键结构，以提高机器翻译的质量。 总结来说，基于骨架的翻译混合方法是一种利用句子关键结构信息的机器翻译技术。它通过先翻译句子的骨架部分，然后用全面翻译模型覆盖剩余部分的方法，试图模拟人类翻译策略，并且在机器翻译实践中取得了显著的翻译质量提升。这种方法尤其适用于句法结构复杂，如中文这样的语言。通过整合先进的翻译模型和源语言结构信息，该方法有望进一步推动机器翻译领域的发展。