k means聚类算法|基于信息熵的双语词聚类算法

本文作者：张振昌；成功正常投稿发表论文到《厦门大学学报(自然科学版)》2014年06期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：基于统计的方法是当前机器翻译领域主流的研究方向之一,其中对齐模板统计翻译模型是效果较好的一个统计模型,而双语词聚类在对齐模板统计模型参数训练中占有十分重要的地位.本研究针对其参数训练的双语词聚类,在原有的非层次聚类基础上,提出了双语层次聚类的算法;另外,又结合2种算法的思想,提出一种新的混合算法.使用信息熵作为评价标准,结果显示混合算法的聚类效果有3.4%~5.0%的改进.
【论文正文预览】：1预备知识1.1统计机器翻译概述20世纪90年代初,PeterBrown等[1]提出了基于信源信道思想的统计机器翻译模型,在实验上取得初步的成功.不过由于当时计算能力不足等多方面原因,对统计机器翻译方法进行深入研究的人并不多.直到1999年,约翰霍金斯(JHU)大学的统计机器翻译夏季讨论
【文章分类号】：TP391.2
【稿件关键词】：双语词聚类对齐模板信息熵
【参考文献】:

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【稿件标题】：k means聚类算法|基于信息熵的双语词聚类算法
【作者单位】：福建农林大学计算机与信息学院;
【发表期刊期数】：《厦门大学学报(自然科学版)》2014年06期
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【版权所有人】：张振昌；

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