Användningen av statistisk maskinöversättning (SMT) har ökat enormt under det senaste årtiondet, många använder öppen källkod programvara som utvecklats av NLP community. I takt med att den kommersiella användningen har ökat finns det behov av programvara som är optimerad för kommersiella krav, särskilt snabb frasbaserad avkodning och effektivare användning av moderna multicoreservrar. I detta dokument granskar vi på nytt de viktigaste komponenterna i frasbaserad avkodning och avkodningsimplementering med särskild tonvikt på hastighet och skalbarhet på flerkärniga maskiner. Resultatet är en drop-in ersättning för Moses dekoder som är upp till femton gånger snabbare och skalar monotont med antalet kärnor.
Hoang m.fl. REF åter granska de viktigaste komponenterna i frasbaserad avkodning och avkodning implementation med särskild betoning på hastighet och mångsidighet på multikärnmaskiner.
Fast, Scalable Phrase-Based SMT Decoding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}