Vi presenterar en metod för att förbättra ordjusteringen för statistisk syntaxbaserad maskinöversättning som använder en syntaktiskt informerad anpassningsmodell närmare översättningsmodellen än vanliga ordjusteringsmodeller. Detta leder till utvinning av mer användbara språkliga mönster och förbättrade BLEU poäng på översättning experiment på kinesiska och arabiska. Ungefär, det finns två vägar som är vanliga i statistisk maskinöversättning (Figur 1 ). Den idealistiska vägen använder en oövervakad inlärningsalgoritm som EM (Domptser et al., 1977) för att lära sig parametrar för några föreslagna översättningsmodell från en bitext utbildning corpus, och sedan direkt översättas med hjälp av den viktade modellen. Några exempel på det idealistiska tillvägagångssättet är den direkta IBM-ordmodellen (Berger et al., 1994; Germann et al., 2001 ), den frasbaserade metoden Marcu och Wong (2002), och syntax metoder Wu (1996) och. Idealistiska metoder är begreppsmässigt enkla och därmed lätta att relatera till observerade fenomen. Men i takt med att fler parametrar läggs till modellen har det idealistiska tillvägagångssättet inte utvecklats väl, eftersom det blir allt svårare att på ett effektivt sätt införliva stora mängder utbildningsdata över ett allt större sökområde. EM-förfarandet har dessutom en tendens att överanstränga sina utbildningsdata när inmatningsenheterna har olika förklarande befogenheter, såsom fraser av varierande storlek eller träd med variabel höjd. Den realistiska vägen lär sig också en modell av översättning, men använder den modellen bara för att få Viterbi ordför ord anpassningar för utbildning corpus. Bitext och motsvarande justeringar används sedan som indata till en mönsterextraktionsalgoritm, som ger en uppsättning mönster eller regler för en andra översättningsmodell (som ofta har ett bredare parameterutrymme än det som används för att få ord-för-ord-anpassningar). Vikter för den andra modellen sätts sedan, typiskt genom att räkna och utjämna, och denna viktade modell används för översättning. Realistiska förhållningssätt till stora datamängder och har gett bättre BLEU-prestanda än deras idealistiska motsvarigheter, men det finns en koppling mellan den första modellen (nedan kallad anpassningsmodellen) och den andra (översättningsmodellen). Exempel på realistiska system är frasbaserade ATS-system av Och och Ney (2004), Phrasal-syntax hybridsystem Hiero (Chiang, 2005), och GHKM syntax system (Galley et al., 2004; Galley et al., 2006). För en anpassning modell, de flesta av dessa använder Aachen HMM metod (Vogel et al., 1996), genomförandet av IBM modell 4 i GIZA++ (Och och Ney, 2000) eller, mer nyligen, semi-övervakad EMD algoritm (Fraser och Marcu, 2006). De två modellerna av den realistiska vägen har obestridliga empiriska fördelar och skalor för stora datamängder, men ny forskning tenderar att fokusera på utveckling av modeller för översättning av högre order som endast är informerade av lågorderanpassningar. Vi vill lägga till den analytiska kraften från moderna översättningsmodeller till den underliggande anpassningsmodellen utan att offra effektiviteten och de empiriska vinsterna av tvåmodellens tillvägagångssätt. Genom att lägga till 360
REF använder regler som hämtats från en syntaxbaserad MT-modell för att justera orden i ett meningspar.
Syntactic Re-Alignment Models for Machine Translation
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}