摘要：针对树-串句法统计翻译模型提出了基于对数线性模型的正向解码算法．该解码算法直接对句法树进行操作，能够简单有效地利用句法信息．在对数线性模型中定义了翻译模型概率、语言模型概率和空译文罚分3个特征函数．采用集束搜索算法搜索假设空间，采用多栈存储假设，依据启发式策略进行假设打分．研究了假设的扩展方法，特别是树节点上不同操作对位置有效性的影响．在IWSLT2004数据集上进行了对比实验．实验结果表明正向解码算法译文的BLEU评分高于传统解码算法，说明正向解码算法能够克服传统解码算法的不足，有效利用句法结构信息，比传统解码算法更适合于树-串统计翻译模型．

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