I detta papper föreslås en skogsbaserad trädsekvens till strängöversättningsmodell för syntaxbaserad statistisk maskinöversättning, som automatiskt lär trädsekvens till strängöversättningsregler från ordjusterade källsidan-parserade tvåspråkiga texter. Den föreslagna modellen utnyttjar styrkan hos både trädsekvensbaserade och skogsbaserade översättningsmodeller. Därför kan den inte bara använda skogen struktur som kompakt kodar exponentiellt antal parse träd men också fånga icke-syntaktiska översättning ekvivalenser med språkligt strukturerad information genom trädsekvens. Detta gör vår modell potentiellt mer robust för att tolka fel och strukturskillnader. Experimentella resultat på NIST MT-2003 Kinesisk-Engelska översättningsuppgiften visar att vår metod statistiskt signifikant överträffar de fyra baslinjesystemen.
REF använder skog i trädsekvens-till-sträng-modell och också uppnå en lovande förbättring.
Forest-based Tree Sequence to String Translation Model
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}