26、基于MDL的音译生成模型与HMM谱估计的回归方法

基于MDL的音译生成模型与HMM谱估计的回归方法

在自然语言处理领域，音译生成和隐马尔可夫模型（HMM）估计是两个重要的研究方向。本文将介绍基于最小描述长度（MDL）的音译生成模型以及使用回归进行HMM谱估计的相关内容。

基于MDL的音译生成模型

• 上下文敏感性 ：在音译过程中，字母在单词开头或结尾的处理方式不同。例如，在将美国演员数据集中的名字“Alda”音译成波斯语时，2×2模型能正确地将其音译为“ 5 ”，而1×1模型由于无法利用上下文信息，错误地将其音译为“ ”。
• 预测算法
  • 1×1模型预测 ：预测基于1×1模型较为直接，因为符号的对齐独立于其上下文。对于源单词中的第i个符号si，我们将其分配给与之对齐成本最低的单个目标符号ti，计算公式为：
    [t_i = \arg \min_{t\in T} L(s_i, t)]
    其中，T是目标语言的字母表，L(x, y)是在学习模型下将源语言符号x与目标语言符号y对齐的成本。
  • 2×2模型预测 ：2×2模型的预测更为复杂，因为可能会将零个、一个或两个源符号与目标语言的符号对齐。我们使用动态规划（DP）算法来解决这个优化问题。对于预测目标单词，算法从源单词的开头开始，对于每个符号si，根据先前计算的部分对齐找到直到si的最佳预测。
• 评估指标
  • 单词级评估