Статистический машинный перевод (Vmgmnvmncyvtnw bgonuudw hyjyfk;)

Перейти к навигации Перейти к поиску
Уровни обработки языковых данных

Статистический машинный перевод (англ. Statistical machine translation — SMT) — разновидность машинного перевода, где перевод генерируется на основе статистических моделей, параметры которых являются производными от анализа двуязычных корпусов текста (text corpora).

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[править | править код]

Преимущества SMT[править | править код]

  • Быстрая настройка
  • Легко добавлять новые направления перевода
  • Гладкость перевода

Недостатки SMT[править | править код]

  • «Дефицит» параллельных корпусов
  • Многочисленные грамматические ошибки
  • Нестабильность перевода

Языковые модели[править | править код]

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[1].

  • 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[править | править код]

  • по словам (Word-based translation — WBT)[2]
  • по фразам (Phrase-based translation — PBT)[3][4]
  • по синтаксису (Syntax-based translation — SBT)[5]
  • по иерархическим фразам (Hierarchical phrase-based translation — HPBT)[6]

См. также[править | править код]

Источники[править | править код]

  1. Статистическая система машинного перевода (Distributed statistical machine translation system) | Ilya (w-495) Nikitin - Academia.edu. Дата обращения: 19 марта 2013. Архивировано 22 марта 2013 года.
  2. Архивированная копия. Дата обращения: 17 марта 2013. Архивировано из оригинала 3 ноября 2013 года.
  3. Источник. Дата обращения: 17 марта 2013. Архивировано 3 ноября 2013 года.
  4. Источник. Дата обращения: 17 марта 2013. Архивировано 26 мая 2013 года.
  5. Архивированная копия. Дата обращения: 17 марта 2013. Архивировано из оригинала 3 февраля 2013 года.
  6. Архивированная копия. Дата обращения: 17 марта 2013. Архивировано из оригинала 26 мая 2013 года.