Modele wyższe wykorzystują wyniki działania modeli niższych do określenia swoich parametrów.
Modele opracowane przez firmę IBM: Model 1 – pozycja wyrazu w zdaniu nie wpływa na prawdopodobieństwo dopasowania Model 2 – bierze pod uwagę położenie wyrazów w zdaniu Model 3 – uwzględnia płodność słów Model 4 – wprowadza zależność od dopasowań poprzednich wyrazów Model 5 – wersja modelu poprzedniego, pozbawiona strat w rozkładzie prawdopodobieństwa
Inne modele: HMM (Hidden Markov Model), autor: Stephen Vogel Model 6, autor: Franz-Joseph Och
Bibliografia : Peter F. Brown, Stephen A. Della Pietra, Vincent J. Della Pietra, Robert L. Mercer (1993) Association for Computational Linguistics, 19(2), 263-311. A Systematic Comparison of Various Statistical Alignment Models: Franz Josef Och, Hermann Ney (2003) Association for Computational Linguistics, 29(1), 19-51.
Kategoria:Zastosowania technologii informatycznych Kategoria:Tłumaczenie