Vi beskriver stokastiska modeller av lokala frasrörelser som kan införlivas i ett statistiskt maskinöversättningssystem (SMT). Dessa modeller ger korrekt formulerade, icke-bristande, sannolikhetsfördelningar över omordnade frassekvenser. De genomförs av viktade Finite State Transducers. Vi beskriver EM-stil parameter re-skattning förfaranden baserat på fras anpassning enligt den fullständiga översättningsmodell som innehåller omordning. Våra experiment visar att omordningsmodellen ger betydande förbättringar i översättningsprestanda på arabiska-till-engelska och kinesiska-till-engelska MT uppgifter. Vi visar också att proceduren skalar som bitext storlek ökas.
En omordningsmodell inom ramen för viktade finita statsgivare beskrivs i REF.
Local Phrase Reordering Models For Statistical Machine Translation
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}