Hierarkisk frasbaserad översättning (HPB) ger en kraftfull mekanism för att fånga både korta och långa frasomordningar. Frasen omordningar dock brist på kontextuell information i konventionella HPB-system. I detta dokument föreslås en kontextberoende frasomordningsmetod som använder den maximala entropimodellen (MaxEnt) för att hjälpa HPB-dekodern att välja lämpliga omordningsmönster. Vi klassificerar översättningsregler i flera omordningsmönster, och bygger en MaxEnt-modell för varje mönster baserat på olika kontextuella funktioner. Vi integrerar MaxEnt-modellerna i HPB-modellen. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt uppnår betydande förbättringar jämfört med ett standard HPB-system för storskaliga översättningsuppgifter. När det gäller översättning från kinesiska till engelska varierar de absoluta förbättringarna i BLEU (casein sensitive) från 1.2 till 2.1.
REF klassificerade SCFG-regler i flera fasta mönster.
Maximum Entropy Based Phrase Reordering for Hierarchical Phrase-Based Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}