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在Och最小错误率训练和对数线性模型的机器翻译框架下,本文提出了一种选择开发集的方法,通过分析开发集句子与测试集在n-gram上的相似度,选出和测试集相似度较高的一部分句子组成新的开发集.相较于原开发集,在此新选出的开发集上进行调参,能提高测试集的BLEU值。
基于n-gram相似度的开发集选择
【摘 要】
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在Och最小错误率训练和对数线性模型的机器翻译框架下,本文提出了一种选择开发集的方法,通过分析开发集句子与测试集在n-gram上的相似度,选出和测试集相似度较高的一部分句子
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所 智能信息重点实验室 北京 100190
【出 处】
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第五届全国机器翻译研讨会
【发表日期】
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2009年期
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