Hierarkisk frasbaserad maskinöversättning kan fånga global omordning med synkron sammanhangsfri grammatik, men har liten förmåga att utvärdera riktigheten av ordbeställningar under avkodning. Vi föreslår en metod för att integrera ordbaserad omordningsmodell i hierarkisk frasbaserad maskinöversättning för att övervinna denna svaghet. Vårt tillvägagångssätt utökar de synkrona kontextfria grammatikreglerna för hierarkisk frasbaserad modell till att omfatta omordnade källsträngar, vilket möjliggör effektiv beräkning av omordning modellpoäng under avkodning. Våra experimentella resultat på japanska-till-engelska grundläggande reseuttryck corpus visade att BLEU poäng som erhållits genom vårt föreslagna system var bättre än de som erhållits av en standard hierarkisk fras-baserade maskinöversättningssystem.
Vårt arbete liknar i viss mån den ordbaserade omordningsmodell som föreslagits av REF.
Hierarchical Phrase-based Machine Translation with Word-based Reordering Model
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}