Nuvarande träd-till-träd modeller lider av tolkning fel eftersom de brukar använda endast 1-bästa parser för regel extraktion och avkodning. Vi föreslår istället en skogsbaserad träd-till-träd modell som använder packade skogar. Modellen är baserad på en probabilistisk synkron trädsubstitutions grammatik (STSG), som kan läras från likriktade skogspar automatiskt. Dekodern finner sätt att bryta ner träd i källskogen i elementära träd med hjälp av källprojicering av STSG samtidigt som man bygger målskogen parallellt. Jämförbart med det senaste frasbaserade systemet Mose, med hjälp av packade skogar i träd-till-träd översättning resulterar i en betydande absolut förbättring av 3,6 BLEU poäng jämfört med att använda 1-bästa träd.
Olika från REF, Vi tillämpar skog i en ny valkrets träd till beroende träd översättning modell snarare än valkrets träd-till-träd modell.
Improving Tree-to-Tree Translation with Packed Forests
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}