Beroendestrukturen, som ett första steg mot semantik, anses vara till hjälp för att förbättra översättningens kvalitet. Tidigare arbeten på beroendestrukturbaserade modeller tar dock vanligtvis till att införa åtgärder för fullständiga översättningar, vilket gör det svårt att specificera beställningsinformation i översättningsregler. I vår modell av detta dokument hanterar vi detta problem genom att direkt specificera beställningsinformationen i huvudberoende regler som representerar källsidan som huvudberoende relationer och målsidan som strängar. De huvudberoende reglerna kräver endast substitutionsverksamhet, vilket innebär att vår modell inte kräver några heuristiker eller separata beställningsmodeller av de tidigare verken för att kontrollera ordföljden av översättningar. Storskaliga experiment visar att vår modell presterar bra på långväga omordning, och överträffar toppmoderna valkrets-till-sträng modell (+1.47 BLEU i genomsnitt) och hierarkiska frasbaserade modell (+0.46 BLEU i genomsnitt) på två kinesiska-engelska NIST testuppsättningar utan användning av fraser eller parsskog. För första gången, en källa beroende struktur baserad modell kommer ikapp och överträffar state-of-theart översättningsmodeller.
REF specificerade direkt beställningsinformationen i huvudberoende regler som representerar källsidan som huvudberoende relationer och målsidan som sträng.
A novel dependency-to-string model for statistical machine translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}