Detta dokument presenterar en ny metod för att utföra uppskattningen av översättningsmodellen sannolikheter för en frasbaserad statistisk maskinöversättning system. Vi använder neurala nätverk för att direkt lära sig översättningsannolikheten för fraspar med hjälp av kontinuerliga representationer. Systemet kan enkelt tränas på samma data som används för att bygga standardfrasbaserade system. Vi ger experimentella bevis för att tillvägagångssättet verkar kunna härleda meningsfulla översättningsannolikheter för parfraser som inte ses i träningsdata, eller ens förutsäga en lista över de mest sannolika översättningar som ges en källfras. Metoden kan användas för att omvärdera n-bästa listor, men vi diskuterar också en integration i Moses dekoder. En preliminär utvärdering av den engelska/franska IWSLT-uppgiften resulterade i förbättringar av BLEU-poängen och en mänsklig analys visade att den nya modellen ofta väljer semantiskt bättre översättningar. Flera förlängningar av detta arbete diskuteras.
REF använder en icke-rekursiv neurala nätverk för att förutsäga fras översättning sannolikheter i konventionella fras-baserade SMT.
Continuous Space Translation Models for Phrase-Based Statistical Machine Translation
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}