I detta dokument föreslås en ny discriminativ utbildningsmetod för att bygga fras- och lexikonöversättningsmodeller. För att på ett tillförlitligt sätt lära sig en myriad av parametrar i dessa modeller, föreslår vi en förväntad BLEU poäng-baserad verktygsfunktion med KL legalisering som mål, och träna modellerna på en stor parallell datauppsättning. För utbildning får vi tillväxttransformationer för fras- och lexikonöversättningsannolikhet för att iterativt förbättra målet. Den föreslagna metoden, som utvärderas på Europarls tysk-engelska datauppsättning, leder till en förbättring med 1,1 BLEU-poäng jämfört med ett toppmodernt översättningssystem. I IWSLT 2011 Benchmark uppnår vårt system med den föreslagna metoden det bästa kinesiska-till-engelska översättningsresultatet på uppgiften att översätta TED samtal.
Till exempel föreslog han och Li Ref en förväntad BLEU-baserad metod.
Maximum Expected BLEU Training of Phrase and Lexicon Translation Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}