TY -的A2 Wang Wei盟——吴,潍坊PY - 2020 DA - 2020/12/21 TI -最大熵模型和模拟的英语短语重新排序文本在语言学习机器SP - 6662088六世- 2020 AB -提出了一种基于最大熵的特征提取算法短语重新排序模型在统计机器翻译语言学习机器。算法可以提取更准确短语重新排序信息,尤其是逆转短语的特征信息,解决不平衡的问题特征数据在最大熵训练在原始算法中,并提高了短语翻译重新排序的准确性。在实验中,他们结合语言特征,如词类,单词,和语法特征提取使用的语法分析器,和最大熵分类器被用来预测翻译错误,和实验验证进行汉英翻译数据集和比较。实验结果表明,不同的后验概率产生重大影响的分类错误率,和语言特征的结合基于后验概率这个词可以显著降低分类错误率,提高翻译错误的预测性能。SN - 1076 - 2787你——https://doi.org/10.1155/2020/6662088——10.1155 / 2020/6662088 JF - PB - Hindawi KW - ER -复杂性