Den villkorliga frasen översättning sannolikheter utgör de viktigaste komponenterna i fras-baserade maskinöversättningssystem. Sannolikheterna uppskattas med hjälp av en heuristisk metod som inte verkar optimera någon rimlig objektiv funktion hos den ordanknutna, parallella tränings corpus. Tidigare försök att ta fram en bättre förstådd estimator antingen inte skala till rimlig storlek utbildningsdata, eller leda till försämrad prestanda. I detta papper utforskar vi en ny metod baserad på tre ingredienser (1) En generativ modell med en tidigare över latenta segmenteringar som härrör från Inversion Transduction Grammar (ITG), (2) En frastabell som innehåller alla fraspar utan längdgräns, och (3) Smoothing som lärande mål med hjälp av en roman Maximum-A-Posteriori version av Ta bortd Estimation arbetar med Förväntning-Maximering. Där andra drar slutsatsen att latenta segmenteringar leder till överbemanning och försämrad prestanda, visar vi här att dessa tre ingredienser ger prestanda som motsvarar den heuristiska metoden på hyfsat stora träningsdata.
REF presenterar en frasmodell, vars utbildningsförfarande använder tidigare sannolikheter baserade på Inversion Transduction Grammam och utjämning som inlärningsmål för att förhindra övermontering.
Phrase Translation Probabilities with ITG Priors and Smoothing as Learning Objective
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Computer Science']}