基于统计的机器翻译ppt课件
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Baidu Nhomakorabea
TM所面对的用户通常是“专家”，既懂双语，又懂专业。
挑剔者的挖苦与讽刺： “MT？不是machine translation, 而是mad translation(疯子的翻译)”
应用：Google 的在线翻译已为人熟知，其背后的技术即为基于统计的机 器翻译方法，基本运行原理是通过搜索大量的双语网页内容，将其作为 语料库，然后由计算机自动选取最为常见的词与词的对应关系，最后给 出翻译结果。 此外，常用的，基于统计法机器翻译的系统还包括Bing翻译 和百度翻译 等。Bing翻译是Microsoft提供的一项文段和网页全文翻译功能网站，作 为Bing服务品牌的一部分。
待翻译句子：Father goes to bed at 11 in the evening. 相似句子： Mother gets up at 6 in the morning. 母亲早上六点起床。 重组调整：父亲晚上11点上床。
我给玛丽一支笔——I gave Mary a pen. 我给汤姆一本书——I gave Tom a book.
优缺点： 翻译质量的高低主要取决于概率模型的好坏和语料库的覆盖能力。 基于统计的方法虽然不需要依赖大量知识，直接靠统计结果进行歧义消 解处理和译文选择，避开了语言理解的诸多难题，但语料的选择和处理 工程量巨大。
（2）基于实例（Example-based）机器翻译
提出：最早是由日本的机器翻译专家长尾真 1981年提出的。
基于统计的机器 翻译
（1）基于统计（Statistics-based）的机器翻译 统计机器翻译的基本思想是通过对大量的平行语料 进行统计分析，构建统计翻译模型，进而使用此模 型进行翻译。
通俗地说，源语到目的语的翻译是一个概率统计问 题，任何一个目的语句子都有可能是任何一个源语 句的译文，只是概率不同，机器翻译的任务就是找 到概率最大的句子。
具体方法是将翻译看做对原文通过模型转换为译文 的解码过程。 1、模型问题：就是为机器翻译建立概率模型，也就 是要定义源语到目的语的翻译概率的计算方法。 2、训练问题：利用语料库来得到这个模型的所有参 数。 3、解码问题：在已知模型和参数的基础上，对于任 何一个输入的源语言句子，去查找概率最大的译文。
缺点：由于该方法需要一个很大的语料库作为支撑， 语言的实际需求量非常庞大。但受限于语料库规模， 基于实例的机器翻译很难达到较高的匹配率，往往 只有限定在比较窄的或者专业的领域时，翻译效果 才能达到使用要求。
因而到目前为止，还很少有机器翻译系统采用纯粹 的基于实例的方法，一般都是把基于实例的机器翻 译方法作为多翻译引擎中的一个，以提高翻译的正 确率。
例句：We do chicken right.
1.我们做鸡是对的。 2.我们做鸡正点耶 。 3.我们就是做鸡的，我们有做鸡的权利。 4.我们只做鸡的右半边。 5.我们可以做鸡，对吧？ 6.我们行使了鸡的权利。 7.我们只做右边的鸡。 8.我们让鸡向右看齐。 9.我们只做正版的鸡！ 10.只有朝右才是好鸡。 11.我们有鸡的权利！ 12.只有我们可以做鸡！ 13.我们“正在”做鸡好不好？ 14.向右看，有鸡。 15.我们让鸡变右撇子。 16.我们一定要把鸡打成右派！ 17.我们做的是“右派”的鸡！（麦当劳做的是“左派”的鸡！） 18.我们只做右撇子鸡！ 19.我们干鸡的右边。 20.我们把鸡搞正！（原来是 歪的） 21.我们“躲”在鸡的右怀里。 22.我们做鸡，怎么啦 ？ 23.鸡的左边留给麦当劳干。 24.我们知道怎么做鸡。 25.我们知道如何做“鸡”。 26.鸡做得对! 27.你知道我们正在做鸡。 28.我们只做正点的鸡！ 29 我们烹鸡的方式最正确。/ 我们是烹鸡专家。
基本思想：在已经收集的双语实例库中找出 与待翻译部分最相似的翻译实例，再对实例 的译文通过替换，删除或增加等一系列变形 操作，实现翻译。
基于实例的机器翻译系统主要由两个数据库（实例 库和同义词库）以及两个模式（检索模式和调整模 式）组成。
实例库（双语语料库） 同义词库（语义词库、词典词库） ↙ ↘ ↙ ↘ 待翻译句子 → 相似实例检索 → 重组与调整 → 翻译结果
翻译记忆TM ( Translation Memory)
P125
翻译记忆是实例翻译的特例； 基本思想： —把已经翻译过的句子保存起来 —翻译新句子时，直接到语料库中去查找 1）如果发现相同的句子，直接输出译文 2）否则它从实例库中找出相似的例子（常常是多个例 子），并提交给用户，让用户选择。
TM所面对的用户通常是“专家”，既懂双语，又懂专业。
挑剔者的挖苦与讽刺： “MT？不是machine translation, 而是mad translation(疯子的翻译)”
应用：Google 的在线翻译已为人熟知，其背后的技术即为基于统计的机 器翻译方法，基本运行原理是通过搜索大量的双语网页内容，将其作为 语料库，然后由计算机自动选取最为常见的词与词的对应关系，最后给 出翻译结果。 此外，常用的，基于统计法机器翻译的系统还包括Bing翻译 和百度翻译 等。Bing翻译是Microsoft提供的一项文段和网页全文翻译功能网站，作 为Bing服务品牌的一部分。
待翻译句子：Father goes to bed at 11 in the evening. 相似句子： Mother gets up at 6 in the morning. 母亲早上六点起床。 重组调整：父亲晚上11点上床。
我给玛丽一支笔——I gave Mary a pen. 我给汤姆一本书——I gave Tom a book.
优缺点： 翻译质量的高低主要取决于概率模型的好坏和语料库的覆盖能力。 基于统计的方法虽然不需要依赖大量知识，直接靠统计结果进行歧义消 解处理和译文选择，避开了语言理解的诸多难题，但语料的选择和处理 工程量巨大。
（2）基于实例（Example-based）机器翻译
提出：最早是由日本的机器翻译专家长尾真 1981年提出的。
基于统计的机器 翻译
（1）基于统计（Statistics-based）的机器翻译 统计机器翻译的基本思想是通过对大量的平行语料 进行统计分析，构建统计翻译模型，进而使用此模 型进行翻译。
通俗地说，源语到目的语的翻译是一个概率统计问 题，任何一个目的语句子都有可能是任何一个源语 句的译文，只是概率不同，机器翻译的任务就是找 到概率最大的句子。
具体方法是将翻译看做对原文通过模型转换为译文 的解码过程。 1、模型问题：就是为机器翻译建立概率模型，也就 是要定义源语到目的语的翻译概率的计算方法。 2、训练问题：利用语料库来得到这个模型的所有参 数。 3、解码问题：在已知模型和参数的基础上，对于任 何一个输入的源语言句子，去查找概率最大的译文。
缺点：由于该方法需要一个很大的语料库作为支撑， 语言的实际需求量非常庞大。但受限于语料库规模， 基于实例的机器翻译很难达到较高的匹配率，往往 只有限定在比较窄的或者专业的领域时，翻译效果 才能达到使用要求。
因而到目前为止，还很少有机器翻译系统采用纯粹 的基于实例的方法，一般都是把基于实例的机器翻 译方法作为多翻译引擎中的一个，以提高翻译的正 确率。
例句：We do chicken right.
1.我们做鸡是对的。 2.我们做鸡正点耶 。 3.我们就是做鸡的，我们有做鸡的权利。 4.我们只做鸡的右半边。 5.我们可以做鸡，对吧？ 6.我们行使了鸡的权利。 7.我们只做右边的鸡。 8.我们让鸡向右看齐。 9.我们只做正版的鸡！ 10.只有朝右才是好鸡。 11.我们有鸡的权利！ 12.只有我们可以做鸡！ 13.我们“正在”做鸡好不好？ 14.向右看，有鸡。 15.我们让鸡变右撇子。 16.我们一定要把鸡打成右派！ 17.我们做的是“右派”的鸡！（麦当劳做的是“左派”的鸡！） 18.我们只做右撇子鸡！ 19.我们干鸡的右边。 20.我们把鸡搞正！（原来是 歪的） 21.我们“躲”在鸡的右怀里。 22.我们做鸡，怎么啦 ？ 23.鸡的左边留给麦当劳干。 24.我们知道怎么做鸡。 25.我们知道如何做“鸡”。 26.鸡做得对! 27.你知道我们正在做鸡。 28.我们只做正点的鸡！ 29 我们烹鸡的方式最正确。/ 我们是烹鸡专家。
基本思想：在已经收集的双语实例库中找出 与待翻译部分最相似的翻译实例，再对实例 的译文通过替换，删除或增加等一系列变形 操作，实现翻译。
基于实例的机器翻译系统主要由两个数据库（实例 库和同义词库）以及两个模式（检索模式和调整模 式）组成。
实例库（双语语料库） 同义词库（语义词库、词典词库） ↙ ↘ ↙ ↘ 待翻译句子 → 相似实例检索 → 重组与调整 → 翻译结果
翻译记忆TM ( Translation Memory)
P125
翻译记忆是实例翻译的特例； 基本思想： —把已经翻译过的句子保存起来 —翻译新句子时，直接到语料库中去查找 1）如果发现相同的句子，直接输出译文 2）否则它从实例库中找出相似的例子（常常是多个例 子），并提交给用户，让用户选择。