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首页> 外文会议>22nd International Conference on Computational Linguistics >Grammar Comparison Study for Translational Equivalence Modeling and Statistical Machine Translation
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Grammar Comparison Study for Translational Equivalence Modeling and Statistical Machine Translation

机译：等值建模与统计机器翻译的语法比较研究

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This paper presents a general platform, namely synchronous tree sequence substitution grammar (STSSG), for the grammar comparison study in Translational Equivalence Modeling (TEM) and Statistical Machine Translation (SMT). Under the STSSG platform, we compare the expressive abilities of various grammars through synchronous parsing and a real translation platform on a variety of Chinese-English bilingual corpora. Experimental results show that the STSSG is able to better explain the data in parallel corpora than other grammars. Our study further finds that the complexity of structure divergence is much higher than suggested in literature, which imposes a big challenge to syntactic transformation-based SMT.
机译：本文提出了一个通用平台，即同步树序列替换语法（STSSG），用于翻译对等模型（TEM）和统计机器翻译（SMT）中的语法比较研究。在STSSG平台下，我们通过同步解析和在各种汉英双语语料库上的真实翻译平台，比较了各种语法的表达能力。实验结果表明，与其他语法相比，SSTSG能够更好地解释并行语料中的数据。我们的研究进一步发现，结构差异的复杂性远高于文献中提出的结构，这对基于句法转换的SMT构成了巨大挑战。

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