Vi beskriver en transformationsbaserad inlärningsmetod för att lära sig en sekvens av enspråkiga trädomvandlingar som förbättrar överenskommelsen mellan konstituerande träd och ordanpassningar i tvåspråkiga korpora. Med hjälp av den manuellt kommenterade engelska kinesiska översättningen Treebank, visar vi hur vår metod automatiskt upptäcker transformationer som tillgodoser skillnader i engelska och kinesiska syntax. Dessutom, när omvandlingar lärs om automatiskt genererade träd och anpassningar från samma domän som utbildningsdata för ett syntaktiskt MT-system, uppnår de omvandlade träden en 0,9 BLEU-förbättring jämfört med baslinjeträd.
REF antog en transformationsbaserad metod för att lära sig en sekvens av enspråkiga trädomvandlingar för översättning.
Transforming Trees to Improve Syntactic Convergence
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}