I detta dokument föreslås en metod för att lära sig en discriminativ tolk för maskinöversättning omordning med endast anpassad parallell text. Detta görs genom att behandla tolkens härledningsträd som en latent variabel i en modell som är tränad för att maximera ordernoggrannheten. Vi visar att effektiv stormarginal utbildning är möjligt genom att visa att två åtgärder för att omordna noggrannhet kan faktoriseras över parseträdet. Med hjälp av denna modell i förbeställningsramen resulterar i betydande vinster i översättningsnoggrannhet över standardfrasbaserade SMT och tidigare föreslagna oövervakade syntaxinduktionsmetoder.
REF följer ett liknande tillvägagångssätt men bygga en enda ITG-stil pre-ordering modell behandla parse trädet som en latent variabel.
Inducing a Discriminative Parser to Optimize Machine Translation Reordering
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}