Syntaktiska maskinöversättningssystem extraherar regler från tvåspråkig, ordaligerad, syntaktiskt tolkad text, men nuvarande system för tolkning och ordanpassning är i bästa fall kaskader och i värsta fall helt oberoende av varandra. Detta arbete presenterar en enhetlig gemensam modell för samtidig tolkning och ordanpassning. För att flexibelt modellera syntaktisk divergens utvecklar vi en diskriminativ loglinjär modell över två parseträd och en ITG-derivation som uppmuntras men inte tvingas synkronisera med parserna. Vår modell ger absoluta förbättringar på 3,3 F 1 för engelsk tolkning, 2,1 F 1 för kinesisk tolkning och 5,5 F 1 för ordjustering över varje uppgifts oberoende baslinje, vilket ger de bästa rapporterade resultaten för både kinesisk-engelska ordjustering och gemensam tolkning på den parallella delen av den kinesiska trädbanken. Vi visar också en förbättring av 1,2 BLEU i efterföljande MT-utvärdering jämfört med grundläggande HMM-anpassningar.
REF presenterade en övervakad inlärningsmetod för att utföra gemensam tolkning och ordjustering med hjälp av log-linjära modeller över parseträd och en ITG-modell över anpassning.
Joint Parsing and Alignment with Weakly Synchronized Grammars
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}