Vi föreslår en ny omordning modell för frasbaserad statistisk maskinöversättning (SMT) som använder en maximal entropi (MaxEnt) modell för att predicera omordningar av grannblock (fraspar). Modellen ger innehållsberoende, hierarkisk omordning med generalisering baserad på funktioner som automatiskt lärts från en verklig bitext. Vi presenterar en algoritm för att extrahera alla omordning händelser av granne block från tvåspråkiga data. I våra experiment på kinesiska-engelska översättning, denna MaxEnt-baserade omordning modell får betydande förbättringar i BLEU poäng på NIST MT-05 och IWSLT-04 uppgifter.
REF presenterar en frasomordningsmodell under ITG-restriktionen med hjälp av en maximal entropiram.
Maximum Entropy Based Phrase Reordering Model For Statistical Machine Translation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}