基于WordNet词义消歧的系统融合
最近混淆网络在融合多个机器翻译结果中展示很好的性能.然而为了克服在不同的翻译系统中不同的词序,假设对齐在混淆网络的构建上仍然是一个重要的问题.但以往的对齐方法都没有考虑到语义信息.本文为了更好地改进系统融合的性能,提出了用词义消歧(Word sense disambiguation,WSD)来指导混淆网络中的对齐.同时骨架翻译的选择也是通过计算句子问的相似度来获得的,句子的相似性计算使用了二分图的最大匹配算法.为了使得基于WordNet词义消歧方法融入到系统中,本文将翻译错误率(Translation error rate,TER)算法进行了改进,实验结果显示本方法的性能好于经典的TER算法的性能.
系统融合、翻译错误率、词义消歧、混淆网络
36
TP3(计算技术、计算机技术)
国家高技术研究发展计划863计划2006AA010108;国家自然科学基金60736014;微软亚洲研究院基金FY09-RES-THEME-158
2011-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1575-1580
