Vi presenterar discriminativa reordering modeller för frasbaserad statistisk maskinöversättning. Modellerna tränas enligt principen om maximal entropi. Vi använder flera typer av funktioner: baserade på ord, baserade på ordklasser, baserade på det lokala sammanhanget. Vi utvärderar den övergripande prestandan hos omordningsmodellerna samt bidraget från de enskilda funktionstyperna på en ordanknuten corpus. Dessutom visar vi bättre översättningsprestanda med hjälp av dessa omordningsmodeller jämfört med ett toppmodernt baslinjesystem.
Principer för discriminative Reordering Models for Statistical Machine Translation presenteras i REF.En annan omordningsmetod är syntaxbaserad omordning.
Discriminative Reordering Models For Statistical Machine Translation
{'venue': 'Workshop On Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}