强独立性假设在统计机器翻译中指的是："句子中的每个中文词 xj 只依赖它所对齐的英文词 yaj"。让我用具体例子解释这个概念： 假设有一个中文句子和它的英文翻译： ```Java 中文：我 喜欢 吃 苹果 英文：I like to eat apples ``` 不做强独立性假设时： - 每个中文词的翻译可能依赖于整个英文句子的上下文 - 翻译概率需要考虑所有词之间的相互关系 - 计算复杂度非常高 做了强独立性假设后： - "我" 只依赖于它对齐的英文词 "I" - "喜欢" 只依赖于它对齐的英文词 "like" - "吃" 只依赖于它对齐的英文词 "eat" - "苹果" 只依赖于它对齐的英文词 "apples" 这样的好处是： 1. 计算变得简单，可以把句子的翻译概率分解成各个词对的概率乘积 2. 可以使用动态规划等算法高效求解 3. 大大降低了模型的复杂度 缺点是： 1. 忽略了更广泛的上下文信息 2. 可能错过一些需要考虑整体语境的翻译 3. 对于一些需要整句理解的习语翻译效果不好 这也是为什么后来的神经机器翻译(NMT)模型更受欢迎，因为它不需要这种强假设，可以自然地考虑整个句子的上下文。