Vi presenterar en oövervakad metod för symmetrisk ordjustering där två enkla asymmetriska modeller tränas gemensamt för att maximera en kombination av datasannolikhet och överenskommelse mellan modellerna. Jämfört med standard praxis att korsa förutsägelser av självständigt utbildade modeller, ger gemensam utbildning en 32% minskning av AER. Dessutom ger ett enkelt och effektivt par HMM-konfiguratorer en 29% minskning av AER över symmetriiserade IBM modell 4 förutsägelser.
I REF föreslås avtalsbaserat lärande, som tillsammans lär sig sannolikheter genom att maximera en kombination av sannolikhet och överenskommelse mellan två riktningsmodeller.
Alignment By Agreement
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}