機器翻譯與 EM 學習法
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閱讀本文前請先閱讀：EM 學習法簡介 機器翻譯的相關機率最佳化函數EM 演算法 (1)\begin{align} \arg\max_p \sum_z P(z|x,p) L(z,x|p) \end{align}
(2)
\begin{equation} L(z,x|p) = log p(x,z) \end{equation}
已知：x: 觀察值, 學習：z: 隱變數, p:機率分布參數 英翻中 (無規則)(3)\begin{align} \arg\max_p \sum_se,we P(sc,wc|se,we, p) L(sc,wc,se,we|p) \end{align}
已知：se:英文句子, we:英文詞彙 ; 學習：sc:中文句子, wc:中文詞彙, p:機率分布參數 學習規則 (語句文法)(4)\begin{align} \arg\max_p \sum_r P(r|s,w,p) L(r,s,w|p) \end{align}
說明：r: 規則, w:詞彙, s:句子, p:機率分布參數 學習緊接規則 (bigram)(5)\begin{align} \arg\max_p \sum_{w1w2} P(w1w2|w1,p) L(w1w2,w1|p) \end{align}
說明：w1w2:詞彙 w2 緊跟在 w1 之後, p:機率分布參數 詞彙分群 (分類)(6)\begin{align} \arg\max_p \sum_c P(c|w,p) L(c,w|p) \end{align}
說明：c:詞彙群, w:詞彙, s:句子, p:機率分布參數 使用中介語言(7)\begin{align} \arg\max_p \sum_t P(t|s,w,p) L(t,s,w|p) \end{align}
說明：t: 中介語彙, w:詞彙, s:句子, p:機率分布參數 文件分類(8)\begin{align} \arg\max_p \sum_t P(t|s,w,p) L(t,s,w|p) \end{align}
說明：t: 中介語彙, w:詞彙, s:句子, p:機率分布參數 |
page revision: 6, last edited: 07 Sep 2010 08:41
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