Medan frasbaserade statistiska maskinöversättningssystem för närvarande levererar state-of-theart prestanda, de förblir svag på ordordning förändringar. Nuvarande frasomordningsmodeller kan korrekt hantera byten mellan intilliggande fraser, men de saknar vanligtvis förmågan att utföra den typ av långdistansomordningar som är möjlig med syntaxbaserade system. I detta dokument presenterar vi en ny hierarkisk frasomordningsmodell som syftar till att förbättra icke-lokala omordningar, som sömlöst integreras med ett standardfrasbaserat system med liten förlust av beräkningseffektivitet. Vi visar att denna modell framgångsrikt kan hantera de nyckelexempel som ofta används för att motivera syntaxbaserade system, såsom rotation av en prepositionell fras runt ett substantiv. Vi jämför vår modell med omordningsmodeller som vanligen används i frasbaserade system, och visar att vårt tillvägagångssätt ger statistiskt signifikanta BLEU poängvinster för två språkpar: kinesiska-engelska (+0,53 på MT05 och +0,71 på MT08) och arabiska-engelska (+0,55 på MT05).
Den lexikaliserade omordningsmodellen har utvidgats för att ta itu med långdistansomordningar REF.
A Simple and Effective Hierarchical Phrase Reordering Model
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}