I detta dokument presenterar vi en ny metod för att använda semantisk rollmärkning (SRL) information för att förbättra Hierarchical Phrasebased Machine Translation. Vi föreslår en algoritm för att extrahera SRL-aware Synchronous Context-Free Grammar (SCFG) regler. Konventionella Hiero-stil SCFG regler kommer också att extraheras inom samma ram. Särskilda konverteringsregler tillämpas för att säkerställa att dekodern, när SRL-aware SCFG-regler används för härledning, endast genererar hypoteser med kompletta semantiska strukturer. Vi utför maskinöversättning experiment med 9 olika kinesiska-engelska testuppsättningar. Vår strategi uppnådde en genomsnittlig förbättring av BLEU-poängen på 0,49 och 1,21 procentenheter i TER.
REF använder semantiska målroller för att bilda SRL-medvetna SCFG-regler.
Utilizing Target-Side Semantic Role Labels to Assist Hierarchical Phrase-based Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of Fifth Workshop on Syntax, Semantics and Structure in Statistical Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}