Flera försök har gjorts att lära sig fras översättning sannolikheter för frasbaserad statistisk maskinöversättning som går utöver ren räkning av fraser i ordjusterade träningsdata. De flesta tillvägagångssätt rapporterar problem med överbemanning. Vi beskriver en ny outsone-out strategi för att förhindra övermontering som gör att vi kan träna fras modeller som visar förbättrad översättning prestanda på WMT08 Europarl tysk-engelsk uppgift. I motsats till de flesta tidigare arbeten där frasmodeller utbildades separat från andra modeller som används i översättning, inkluderar vi alla komponenter som enstaka ord lexica och omordning modeller i utbildning. Med hjälp av denna konsekventa utbildning av frasmodeller kan vi uppnå förbättringar på upp till 1,4 punkter i BLEU. Som en bieffekt minskas frasens tabellstorlek med mer än 80 %.
Tvingad anpassning tillämpades på tågfrastabeller i REF.
Training Phrase Translation Models with Leaving-One-Out
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}