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1、第34卷第5期自动化学报Vol.34,No.52008年5月ACTAAUTOMATICASINICAMay,2008中文全词消歧在机器翻译系统中的性能评测王博1杨沐昀1李生1赵铁军1摘要独立的词义消歧模型性能已经获得很大提高,但是对于独立消歧模型在机器翻译系统中应用的必要性和作用一直存在着不同的观点.为了从更为一般性的角度评价这个问题,本文突破了具体模型的限制,通过在不同类型汉英机器翻译系统中引入不受特定条件约束的高精度全词消歧过程,对词义消歧在机器翻译系统中的影响进行了较为充分和全面的评价.实验结果证明词义消歧模型不仅本身具有一定的翻译能力,而且可以提高不同类型的机器翻译系统的整体性能.同时
2、也说明当前的翻译系统在消歧能力上还有较大的提升空间.关键词词义消歧,机器翻译,全词中图分类号TP391EvaluationofAll-wordsWSDforChineseinMachineTranslation1111WANGBoYANGMu-YunLIShengZHAOTie-JunAbstractAlthoughremarkableimprovementshavebeenseenintheindependentwordsensedisambiguation(WSD)models,therearestilldebatesaboutthenecessitytointegratetheWSDmo
3、delswiththemachinetranslation(MT)systems.Tosettlethequestioninageneralview,webreaktherestrictionsfromspeci¯cmodelsandasimulativeperfectall-wordsWSDprocessisimportedintoMTsystemsofdi®erenttypestoacquireasu±cientandgeneralevaluation.Experimentresultsindicatethata¯neWSDprocessnotonlyyieldsconsiderablet
4、ranslationqualityitselfbutalsoobviouslyimprovestheMTsystems.Inaddition,thisworkalsorevealsthatcurrentMTtechnologiesstillhavemuchroomtoimproveinselectingthebesttranslation.KeywordsWordsensedisambiguation,machinetranslation(MT),all-words词义消歧(Wordsensedisambiguation,WSD)的性能已经获得提高的情况下,接下来受到关注的的主要任务是在上下文
5、中判断词汇的正确词义.经问题是WSD是否可以引入实际应用?对这个问题过多年的发展,尤其在2000年英语词义消歧系统开的研究目前还处于起步阶段.在各种自然语言处理发,测试和评价语料
6、Senseval的出现之后,WSD(Naturallanguageprocess,NLP)应用中,MT作的研究取得了快速发展,目前无论是英语词义消歧为WSD的一个主要应用领域,是检验WSD在实还是起步较晚的汉语词义消歧都逐渐成为研究热点,际应用中的性能的一个重要对象.对于WSD是否并已经形成一些较为成熟的模型,其中既有基于规有助于提高MT系统的性能这一问题的研究尚不多则的方法,也有基于统计的方法.在基于统计的方见.为
7、了验证WSD对MT的影响,在近期的工作法中,又可分为有指导的方法和无指导的方法,各种中,WuDK[2]首先将WSD应用于统计机器翻译方法在知识获取、精度、规模等方面各有优劣,但是(Statisticalmachinetranslation,SMT)系统,结果总体来讲词义消歧模型的性能已经达到了一定高度.显示WSD的引入反而降低了SMT系统的整体性以汉语词义消歧为例,鲁松在2002年使用无指导方能,随后Cabezas[3]在其工作中采取了不同的策略,法获得的平均消歧精度已达到83.13%[1],而有指导结果使得引入了WSD的SMT系统的性能获得了的方法的精度还会更高.少许的提升.二人的工作都对如
8、何将WSD模型引另一方面,词义消歧往往被视为一个中间任务,入MT系统作了有益的尝试,并且验证了当前WSD最终要服务于诸如机器翻译(Machinetranslation,模型对MT系统可能产生的影响.从他们的工作中MT)、信息检索等高级应用.在独立的WSD模型可以发现,虽然WSD和MT系统都已经具有较为成熟的方法,但是二者的有效结合却仍存在着问题.收稿日期2006-12-21收修改稿日期2007-0
