32、统计翻译中的搜索、对齐模板及实验结果分析

统计翻译中的搜索、对齐模板及实验结果分析

1. 统计翻译中的搜索机制

在统计翻译里，搜索是一个关键环节，涉及多种知识源的交互，如词与位置对齐、语言模型、双语词典、对齐模型、词序重排、句法和语义分析以及词汇选择等。搜索过程旨在从源语言句子生成目标语言句子，其具体机制如下：
- 搜索的基本流程 ：源语言句子输入后，借助不同知识源对其进行处理和转换，最终生成目标语言句子。例如，在处理“RQQT NQECN QRVKOC”这类源语言句子时，会综合运用上述知识源来完成翻译搜索。
- 不同搜索方式
- 正向搜索 ：以统计翻译搜索图示（图11.3）为例，源语言句子经过一系列转换，结合各知识源生成目标语言句子。在这个过程中，会对多种假设进行评估和选择，以找到最优的翻译结果。
- 自底向上搜索 ：从底层的词和短语开始，逐步构建目标语言句子。如在处理包含“CNKIPOGPV”等词汇的句子时，会先对这些词汇进行分析和对齐，然后逐步组合成完整的句子。

2. 语音识别与语言翻译的算法差异

语音识别和语言翻译在算法上存在明显差异，主要体现在以下两个方面：
- OQPQVQPKEKV[相关差异 ：在语言翻译中，涉及到对句子结构和语义的深入理解，如处理“UVCVKUVKECN VTCPUNCVKQP”这类句子时，需要考虑词序、语法规则以及语义关系。而在语音识别中，更侧重于对语音信号的特征提取和模式匹配。
- HGTVKNKV[相关差异