Abstrakt. Vi presenterar en ny implikation av Wus (1997) Inversion Transduction Grammar (ITG) Hypotes, om problemet med att hämta verkligt parallella meningsöversättningar från stora samlingar av mycket icke-parallell dokument. Vårt tillvägagångssätt utnyttjar ett starkt språk som är universellt betingade av ITG-hypotesen, som kan fungera som en stark induktiv partiskhet för olika språkinlärningsproblem, vilket resulterar i både effektivitets- och precisionsvinster. Den uppgift vi angriper är mycket praktisk eftersom flerspråkiga uppgifter som inte är parallella finns i mycket större mängder än parallella corpora, men parallella meningar är en mycket mer användbar resurs. Vårt mål här är att mina verkligt parallella meningar, i motsats till jämförbara mening par eller lösa översättningar som i de flesta tidigare verk. Metoden vi introducerar utnyttjar Bracketing ITGs för att producera de första kända resultaten för detta problem. Experiment visar att det får stora precisionsvinster på denna uppgift jämfört med den förväntade prestandan hos toppmoderna modeller som utvecklades för den mindre stränga uppgiften att bryta jämförbara mening par.
REF utnyttjade generiska parenteser Inversion Transduction Grammars (ITG) för denna uppgift.
Inversion Transduction Grammar Constraints for Mining Parallel Sentences from Quasi-Comparable Corpora
{'venue': 'Second International Joint Conference on Natural Language Processing: Full Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}