I detta dokument föreslås en ny lexikaliserad metod för regelval för syntaxbaserad statistisk maskinöversättning (SMT). Vi bygger maximal entropi (MaxEnt) modeller som kombinerar rik kontextinformation för att välja översättningsregler under avkodning. Vi integrerar framgångsrikt MaxEnt-baserade regelvalsmodeller i den toppmoderna syntaxbaserade SMT-modellen. Experiment visar att vårt lexikaliserade tillvägagångssätt för regelval uppnår statistiskt signifikanta förbättringar jämfört med det toppmoderna SMT-systemet.
Dessutom byggde REF en maximal entropi modell som kombinerar rik kontextinformation för att välja översättningsregler under avkodning.
Improving Statistical Machine Translation using Lexicalized Rule Selection
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}