Storskalig discriminativ maskinöversättning lovar att främja state-of-the-art, men har misslyckats med att leverera övertygande vinster över nuvarande heuristiska frekvensräkningssystem. Vi hävdar att en principiell orsak till detta misslyckande inte handlar om flera, likvärdiga översättningar. Vi presenterar en översättningsmodell som modellerar härledning som en latent variabel, i både träning och avkodning, och är fullt diskriminerande och globalt optimerad. Resultaten visar att redovisningen av flera derivat verkligen förbättrar prestandan. Dessutom visar vi att legalisering är nödvändig för modeller med maximal sannolikhet för att undvika degenererade lösningar.
REF t.ex. använda latenta variabler i samband med diskriminativ maskinöversättning och modellera härledningen som en latent variabel.
A Discriminative Latent Variable Model for Statistical Machine Translation
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}