Syntaktiska maskinöversättningssystem använder för närvarande ordanpassningar till infer syntaktiska korrespondenser mellan käll- och målspråk. Istället föreslår vi en oövervakad ITG-anpassningsmodell som direkt anpassar syntaktiska strukturer. Vår modell anpassar spänner i en käll mening till noder i ett målparsträd. Vi visar att vår modell producerar syntaktiskt konsekventa analyser där det är möjligt, samtidigt som den är robust inför syntaktisk divergens. Anpassning kvalitet och end-to-end översättning experiment visar att denna konsekvens ger högre kvalitet anpassningar än vår baslinje.
För att bekämpa detta presenterade REF en oövervakad ITG-justeringsmodell som direkt anpassar syntaktiska strukturer för string-to-tree regelextraktion.
Unsupervised Syntactic Alignment with Inversion Transduction Grammars
{'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']}