Vi introducerar en polynom-tidsalgoritm för statistisk maskinöversättning. Denna algoritm kan användas i stället för de dyra, långsamma bästa-första sökstrategier i nuvarande statistiska översättning arkitekturer. Tillvägagångssättet använder sig av den stokastiska parentesen transduction grammatik (SBTG) modell som vi nyligen infört för att ersätta tidigare Word anpassning kanal modeller, samtidigt som man behåller en bigram språk modell. Den nya algoritmen i vår erfarenhet ger stor hastighetsförbättring utan någon betydande förlust av noggrannhet. Den statistiska översättningsmodell som infördes av IBM (Brown et al., 1990 ) ser översättning som en bullrig kanalprocess. Anta, som vi gör i hela detta papper, att inmatningsspråket är kinesiska och uppgiften är att översätta till engelska. Den underliggande generativa modellen, som visas i Figur 1, innehåller en stokastisk engelsk mening generator vars utdata är "korrupterad" av översättningskanalen för att producera kinesiska meningar. I IBM-systemet använder språkmodellen enkla n-gram, medan översättningsmodellen använder flera uppsättningar parametrar som diskuteras nedan. Uppskattning av parametrarna har beskrivits på annat håll (Brown et al., 1993). Översättning utförs i omvänd riktning från generation, som vanligt för erkännande under generativa modeller. För varje kinesisk mening c som ska översättas måste systemet försöka hitta den engelska meningen e* så att: (1) e* = argmaxPr(elc ) e (2) = argmaxPr(cle ) Pr(e) e I IBM-modellen utförs sökningen efter den optimala e* med hjälp av en första heuristisk "stackarsökning" som liknar A*-metoder. Ett av de främsta hindren för att göra den statistiska översättningen praktiskt är långsam hastighet översättning, som utförs på A*-sätt. Detta pris betalas för den robusthet som uppnås genom att använda mycket flexibla språk- och översättningsmodeller. Språkmodellen tillåter meningar av godtycklig ordning och översättningsmodellen tillåter godtycklig ordordning permutation. Modellerna har inga strukturella begränsningar, utan förlitar sig istället på sannolikhetsparametrar för att ge låga sannolikheter till osannolika meningar. Detta uttömmande utrymme, tillsammans med ett stort antal parametrar, möjliggör större modelleringsnoggrannhet. Men även om noggrannheten förbättras, så lider översättningseffektiviteten på grund av bristen på struktur i hypotesutrymmet. Översättningskanalen kännetecknas av två uppsättningar av parametrar: översättning och anpassning sannolikheter3 Översättningsannolikheterna beskriver lexical substitution, medan anpassning sannolikheter beskriver ord-order permutation. Det viktigaste problemet är att formuleringen av anpassningsannolikheterna a(ilj, V, T) tillåter det kinesiska ordet i position j av en längd-T mening att kartlägga till någon position i av en längd-V engelsk mening. Så V T-anpassningar är möjliga, vilket ger ett exponentiellt utrymme med motsvarande långsamma söktider. Observera att det inte finns någon explicit språklig grammatik i IBM-kanalmodellen. Det finns användbara metoder för att införliva begränsningar som matas in från andra förbearbetningsmoduler, och vissa av dessa moduler använder språklig grammatik. Till exempel har vi tidigare rapporterat en metod för att förbättra söktiderna i kanalöversättningsmodeller som utnyttjar klammering information (Wu och Ng, 1995). Om några parenteser för den kinesiska meningen kan tillhandahållas som ytterligare indata, som produceras till exempel genom ett förbearbetningssteg, kan en modifierad version av A*-baserade algoritmen följa parenteserna för att styra sökningen heuritiskt. Denna strategi verkar ge måttliga förbättringar i sökhastigheten och något bättre översättningar. Sådana språkliga förbehandlingsmetoder kan 1Variösa modeller har konstruerats av IBM-teamet (Brown et al., 1993). Denna beskrivning motsvarar en av de enklaste, "Modell 2"; sökkostnaderna för de mer komplexa modellerna är motsvarande högre. 152 Försäkrings- och återförsäkringsföretag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag, försäkringsholdingbolag och försäkringsholdingbolag
I REF användes de initiala ITG-begränsningarna för statistisk maskinöversättning.
A Polynomial-Time Algorithm For Statistical Machine Translation
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}