Vi introducerar ett ord anpassning ram som underlättar införlivandet av syntax kodad i tvåspråkiga beroende trädpar. Vår modell består av två undermodeller: en ankarordsjusteringsmodell som syftar till att hitta en uppsättning högprecisions ankarlänkar och en syntaxförstärkt ordjusteringsmodell som fokuserar på att anpassa de återstående orden beroende av beroendeinformation som åberopats av de förvärvade ankarlänkarna. Vi visar att vår syntaxförstärkta ordjusteringsmetod leder till en relativ minskning på 10.32 % och 5,57 % av justeringsfelfrekvensen jämfört med en generativ ordjusteringsmodell och en syntaxsäker discriminativ ordjusteringsmodell. Dessutom utvärderas vårt tillvägagångssätt extrinistiskt med hjälp av ett frasbaserat statistiskt maskinöversättningssystem. Resultaten visar att SMT-system baserade på vår ordjusteringsmetod tenderar att generera kortare utgångar. Utan längd straff, med hjälp av våra ord anpassning ger statistiskt signifikant förbättring i kinesisk-engelska maskin översättning i jämförelse med baslinje ord anpassning.
I viss mån liknar vår idé REF, som använde en ankarordsjusteringsmodell för att hitta en uppsättning ankarlänkar med hög precision och sedan anpassa de återstående orden beroende av beroendeinformation som åberopats av de förvärvade ankarlänkarna.
Improving Word Alignment Using Syntactic Dependencies
{'venue': 'Proceedings of the ACL-08: HLT Second Workshop on Syntax and Structure in Statistical Translation (SSST-2)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}