En effektiv avkodningsalgoritm är en viktig del av alla statistiska maskinöversättningssystem. Vissa forskare har noterat vissa likheter mellan SMT avkodning och den berömda Traveling Salesman Problem; i synnerhet (Knight, 1999) har visat att alla TSP instans kan kartläggas till en delfall av en ordbaserad SMT modell, visar NP-hårdhet av avkodning uppgiften. I detta dokument fokuserar vi på den omvända kartläggningen, som visar att alla frasbaserade SMT-avkodningsproblem kan omformuleras direkt som en TSP. Omvandlingen är mycket naturlig, fördjupar vår förståelse av avkodningsproblemet, och tillåter direkt användning av någon av de kraftfulla befintliga TSP-lösarna för SMT-avkodning. Vi testar vårt tillvägagångssätt på tre datauppsättningar, och jämför en TSP-baserad avkodare med den populära strålsökningsalgoritmen. I samtliga fall ger vår metod konkurrenskraftiga eller bättre resultat.
REF formulerar frasbaserad avkodning som ett problem för resande säljare (TSP) och använder en TSP-dekoder.
Phrase-Based Statistical Machine Translation as a Traveling Salesman Problem
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}