Det har gjorts många undersökningar på senare tid om metoder för att ställa in SMT-system med hjälp av ett stort antal glesa funktioner. Det har dock inte funnits så många exempel på användbara glesa funktioner, särskilt inte för frasbaserade system. Vi använder glesa funktioner för att hantera omordning, vilket ofta anses vara en svag punkt i frasbaserad översättning. Med hjälp av en hierarkisk omordningsmodell som utgångspunkt visar vi att enkla funktioner som kopplar frasorientering till vanliga ord eller ordkluster kan förbättra översättningens kvalitet, med booster på upp till 1,2 BLEU-poäng på kinesiskaengelska och 1,8 på arabiska-engelska. Vi jämför denna lösning med en mer traditionell maximal entropimetod, där en sannolikhetsmodell med liknande funktioner tränas på ordaligerad bitext. Vi visar att sparse dekoder har överträffar maximal entropi handily, vilket tyder på att det finns stora fördelar med att optimera omordning funktioner direkt för BLEU med dekoder i slingan.
Nyligen föreslog REF att använda glesa funktioner optimera BLEU med dekoder istället för att träna en klassificerare självständigt.
Improved Reordering for Phrase-Based Translation using Sparse Features
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}