针对机器翻译中存在的特征权重的领域自适应问题,提出一种联合最小贝叶斯融合的系统权重训练方法。在协同训练的框架内,采用不同解码器的输出作为参考译文,通过扩展开发集,保证特征权重训练的有效性。通过利用最小贝叶斯风险融合方法,提升协同训练的稳定性。实验结果表明,该方法较好解决了特征权重的领域自使用问题,优化了机器翻译质量。
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