統計機器翻譯

統計機器翻譯 ( 簡寫爲 ） 是機器翻譯的一種 ， 也是目前非限定領域機器翻譯中性能較佳的一種方法 。 統計機器翻譯的基本思想是通過對大量的平行語料進行統計分析 ， 構建統計翻譯模型 ， 進而使用此模型進行翻譯 。 從早期基於詞的機器翻譯已經過渡到基於短語的翻譯 ， 並正在融合句法信息 ， 以進一步提高翻譯的精確性 。 2016年前Google翻譯的大部分語言對採用的都是統計機器翻譯的方法 。 而Google亦在此本領域保持領先地位 ， 在美國國家標準局組織的機器翻譯評測中遙遙領先 。 但Google翻譯在2016年11月開始使用神經機器翻譯作爲主要翻譯系統 ， 並開發了Google神經機器翻譯系統 。 此外 ， 常用的基於統計法機器翻譯的系統還包括Bing翻譯和百度翻譯等 。 統計機器翻譯的首要任務是爲語言的產生構造某種合理的統計模型 ， 並在此統計模型基礎上 ， 定義要估計的模型參數 ， 並設計參數估計算法 。 早期的基於詞的統計機器翻譯採用的是噪聲信道模型 ， 採用最大似然準則進行無監督訓練 ， 而近年來常用的基於短語的統計機器翻譯則採用區分性訓練方法 ， 一般來說需要參考語料進行有監督訓練 。