我一直在官方网站(和pdf手册)中的giza ++ phrase-table输出中搜索数字的含义: http://www.statmt.org/moses/?n=FactoredTraining.ScorePhrases
这就是我的目标。
假设这是一个来自词组表的行
načiniti na koji ||| way in which ||| 0.833333 * 0.33333 * ||| * ||| 12 3 1
这意味着:
e = "načiniti na koji"
f = "way in which"
count(e) = 12
count(f) = 3
count(e, f) = 1
p(f|e) = count(f, e) / count(e) = 1/12 = 0.833333
p(e|f) = count(f, e) / count(f) = 1/3 = 0.333333
这些都很有道理。
然而,如果我使用文本编辑器进行文本搜索,我会得到:
count("načiniti na koji") = 4
count("way in which") = 9
,完全不同的数字。
另一件奇怪的事情是:
osnivanje i ||| the ||| 0.000124085 * 1 * ||| 0-0 ||| 8059 1 1
所以,考虑到官方网站的解释,
count("the) = 1,
和
count("osnivanje i") = 8059.
一种解释可能是它可能正好相反。
但是,真正的 count(“the”)是21466。
是否有其他一些教程/手册可以更好地阐明giza ++输出文件的内容?
答案 0 :(得分:3)
所以,我发现它应该是这样的:
Giza贯穿并行语料库
每当两个短语对齐时,它们会被刷新为文本文件,让我们将其命名为f_phrases
符号可以是:
e - 外国吉萨成员f - 英国吉萨会员
完成此操作后,f_phrases将以两种方式排序,这就是我们如何获取两个表文件
对的排序使得某个外国短语(e)的所有英语翻译彼此相邻,例如
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i analysis and
analiza i and
analiza i evaluation and
analiza i the analysis and
analiza i through evaluation and
因此我们得出结论
count(e)= count(" analiza i")= 17
之后,对对进行排序,以便某个本地短语(f)的所有外语翻译彼此相邻,例如。
analysis and Analysis and analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i analysis and analiza i
我们看到count(f) = count("analysis and") = 14
考虑到它是同一个表,只是以其他方式排序,我们看到count("analysis and", "analiza i") = count("analiza i", "analysis and") = 17
结果短语表如下所示:
analiza i|||analysis and||| 14 ||| 17||| 13
e ||| f ||| count(f) ||| count(e) ||| count(e, f) = count(f, e)
当计算条件概率时,则使用逆序,因为顺序在短语表中:
p(e|f) = p(e, f) / p(f) phrase translation probability
p(f|e) = p(f, e) / p(e) inverse phrase translation probability