Статистический машинный перевод
Поделись знанием:
Статистический машинный перевод — (Statistical machine translation — SMT)[1] — разновидность машинного перевода, где перевод генерируется на основе статистических моделей, параметры которых являются производными от анализа двуязычных корпусов текста (text corpora).
– Жду приказа, ваше сиятельство, чтоб отправиться по новому назначению, – отвечал Борис, не выказывая ни досады за резкий тон князя, ни желания вступить в разговор, но так спокойно и почтительно, что князь пристально поглядел на него.
– Вы живете с матушкой?
– Я живу у графини Ростовой, – сказал Борис, опять прибавив: – ваше сиятельство.
– Это тот Илья Ростов, который женился на Nathalie Шиншиной, – сказала Анна Михайловна.
– Знаю, знаю, – сказал князь Василий своим монотонным голосом. – Je n'ai jamais pu concevoir, comment Nathalieie s'est decidee a epouser cet ours mal – leche l Un personnage completement stupide et ridicule.Et joueur a ce qu'on dit. [Я никогда не мог понять, как Натали решилась выйти замуж за этого грязного медведя. Совершенно глупая и смешная особа. К тому же игрок, говорят.]
– Mais tres brave homme, mon prince, [Но добрый человек, князь,] – заметила Анна Михайловна, трогательно улыбаясь, как будто и она знала, что граф Ростов заслуживал такого мнения, но просила пожалеть бедного старика. – Что говорят доктора? – спросила княгиня, помолчав немного и опять выражая большую печаль на своем исплаканном лице.
– Мало надежды, – сказал князь.
– А мне так хотелось еще раз поблагодарить дядю за все его благодеяния и мне и Боре. C'est son filleuil, [Это его крестник,] – прибавила она таким тоном, как будто это известие должно было крайне обрадовать князя Василия.
Князь Василий задумался и поморщился. Анна Михайловна поняла, что он боялся найти в ней соперницу по завещанию графа Безухого. Она поспешила успокоить его.
– Ежели бы не моя истинная любовь и преданность дяде, – сказала она, с особенною уверенностию и небрежностию выговаривая это слово: – я знаю его характер, благородный, прямой, но ведь одни княжны при нем…Они еще молоды… – Она наклонила голову и прибавила шопотом: – исполнил ли он последний долг, князь? Как драгоценны эти последние минуты! Ведь хуже быть не может; его необходимо приготовить ежели он так плох. Мы, женщины, князь, – она нежно улыбнулась, – всегда знаем, как говорить эти вещи. Необходимо видеть его. Как бы тяжело это ни было для меня, но я привыкла уже страдать.
Князь, видимо, понял, и понял, как и на вечере у Annette Шерер, что от Анны Михайловны трудно отделаться.
– Не было бы тяжело ему это свидание, chere Анна Михайловна, – сказал он. – Подождем до вечера, доктора обещали кризис.
|
|
Статистический машинный перевод противопоставляют системам машинного перевода, основанным на правилах Rule-Based Machine Translation (RBMT) и на примерах Example-Based MT (EBMT).
Первые идеи статистического машинного перевода были опубликованы Уорреном Уивером (Warren Weaver), в 1949 году. «Вторая волна» — начало 1990-х, IBM. «Третья волна» — Google, Microsoft, Language Weaver, Яндекс …
Разработчики систем машинного перевода для улучшения качества вводят некоторые «сквозные» правила, тем самым превращая чисто статистические системы в Гибридный машинный перевод. Добавление некоторых правил, то есть создание гибридных систем, несколько улучшает качество переводов, особенно при недостаточном объёме входных данных, используемых при построении индекса машинного переводчика.
Основы
 |
Этот раздел не завершён. Вы поможете проекту, исправив и дополнив его.
|
Преимущества SMT
- Быстрая настройка
- Легко добавлять новые направления перевода
- Гладкость перевода
Недостатки SMT
- «Дефицит» параллельных корпусов
- Многочисленные грамматические ошибки
- Нестабильность перевода
Языковые модели
В качестве языковой модели в системах статистического перевода используются преимущественно различные модификации n-граммной модели, утверждающей, что «грамматичность» выбора очередного слова при формировании текста определяется только тем, какие (n-1) слов идут перед ним[2].
- n-граммы.
- — Достоинства: — высокое качество перевода для фраз, которые целиком помещаются в n-граммную модель.
- — Недостатки: — качественный перевод возможен только для фраз, которые целиком помещаются в n-граммную модель.
Статистические модели перевода
- по словам (Word-based translation — WBT)[3]
- по фразам (Phrase-based translation — PBT)[4][5]
- по синтаксису (Syntax-based translation — SBT)[6]
- по иерархическим фразам (Hierarchical phrase-based translation — HPBT)[7]
См. также
Источники
- ↑ en:Statistical machine translation
- ↑ [www.academia.edu/2506929/_Distributed_statistical_machine_translation_system_ Статистическая система машинного перевода (Distributed statistical machine translation system) | Ilya (w-495) Nikitin - Academia.edu]. Проверено 19 марта 2013. [www.webcitation.org/6FIy9RwEA Архивировано из первоисточника 22 марта 2013].
- ↑ acl.ldc.upenn.edu/J/J03/J03-1002.pdf
- ↑ ansis.lv/raksti/megaling2006.pdf
- ↑ www.isi.edu/~marcu/papers/phrases-hlt2003.pdf
- ↑ acl.ldc.upenn.edu/P/P01/P01-1067.pdf
- ↑ www.isi.edu/~chiang/papers/chiang-acl05.pdf
|
Это заготовка статьи о человеко-компьютерном взаимодействии. Вы можете помочь проекту, дополнив её. |
Напишите отзыв о статье "Статистический машинный перевод"
Отрывок, характеризующий Статистический машинный перевод
– Старайтесь служить хорошо и быть достойным, – прибавил он, строго обращаясь к Борису. – Я рад… Вы здесь в отпуску? – продиктовал он своим бесстрастным тоном.– Жду приказа, ваше сиятельство, чтоб отправиться по новому назначению, – отвечал Борис, не выказывая ни досады за резкий тон князя, ни желания вступить в разговор, но так спокойно и почтительно, что князь пристально поглядел на него.
– Вы живете с матушкой?
– Я живу у графини Ростовой, – сказал Борис, опять прибавив: – ваше сиятельство.
– Это тот Илья Ростов, который женился на Nathalie Шиншиной, – сказала Анна Михайловна.
– Знаю, знаю, – сказал князь Василий своим монотонным голосом. – Je n'ai jamais pu concevoir, comment Nathalieie s'est decidee a epouser cet ours mal – leche l Un personnage completement stupide et ridicule.Et joueur a ce qu'on dit. [Я никогда не мог понять, как Натали решилась выйти замуж за этого грязного медведя. Совершенно глупая и смешная особа. К тому же игрок, говорят.]
– Mais tres brave homme, mon prince, [Но добрый человек, князь,] – заметила Анна Михайловна, трогательно улыбаясь, как будто и она знала, что граф Ростов заслуживал такого мнения, но просила пожалеть бедного старика. – Что говорят доктора? – спросила княгиня, помолчав немного и опять выражая большую печаль на своем исплаканном лице.
– Мало надежды, – сказал князь.
– А мне так хотелось еще раз поблагодарить дядю за все его благодеяния и мне и Боре. C'est son filleuil, [Это его крестник,] – прибавила она таким тоном, как будто это известие должно было крайне обрадовать князя Василия.
Князь Василий задумался и поморщился. Анна Михайловна поняла, что он боялся найти в ней соперницу по завещанию графа Безухого. Она поспешила успокоить его.
– Ежели бы не моя истинная любовь и преданность дяде, – сказала она, с особенною уверенностию и небрежностию выговаривая это слово: – я знаю его характер, благородный, прямой, но ведь одни княжны при нем…Они еще молоды… – Она наклонила голову и прибавила шопотом: – исполнил ли он последний долг, князь? Как драгоценны эти последние минуты! Ведь хуже быть не может; его необходимо приготовить ежели он так плох. Мы, женщины, князь, – она нежно улыбнулась, – всегда знаем, как говорить эти вещи. Необходимо видеть его. Как бы тяжело это ни было для меня, но я привыкла уже страдать.
Князь, видимо, понял, и понял, как и на вечере у Annette Шерер, что от Анны Михайловны трудно отделаться.
– Не было бы тяжело ему это свидание, chere Анна Михайловна, – сказал он. – Подождем до вечера, доктора обещали кризис.
