Vi beskriver en klass av översättningsmodell där en uppsättning indatavarianter som kodas som en kontextfri skog översätts med hjälp av en finitstate översättningsmodell. Insatsens skogsstruktur är väl lämpad för att representera ordordningsalternativ, vilket gör det enkelt att modellera översättningen som en tvåstegsprocess: (1) trädbaserad omordning av källan och (2) frasöverföring. Genom att behandla omordningsprocessen som en latent variabel i en probabilistisk översättningsmodell, kan vi lära oss en långsiktig källomordning modell utan exempel omordnade meningar, som är problematiska att konstruera. Den resulterande modellen har state-of-the-art översättning prestanda, använder språkligt motiverade funktioner för att effektivt modellera lång räckvidd omordning, och är betydligt mindre än en jämförbar hierarkisk fras-baserad översättningsmodell.
REF använder en inmatningsskog struktur för att representera ordordning alternativ och lära modeller för långdistans källa omordning som maximerar översättningens kvalitet.
Context-free reordering, finite-state translation
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}