Vi presenterar en enkel preordering metod för maskinöversättning baserad på en funktionrik logistisk regressionsmodell för att förutsäga om två barn av samma nod i källsidan parse träd bör bytas eller inte. Med tanke på de parvisa barn regressionspoängen genomför vi en effektiv djup-första gren-och-bunden sökning genom utrymmet för möjliga barn permutationer, undvika att använda en kaskad av klassificeringar eller begränsa listan över möjliga beställningsresultat. Vi rapporterar experiment i översättning av engelska till japanska och koreanska, visar överlägsen prestanda som a) antalet korsande länkar sjunker med mer än 10% absolut med avseende på andra state-of-the-art preordering metoder, b) BLEU poäng förbättras på 2,2 poäng över baslinjen med lexicalized reordering modell, och c) avkodning kan utföras 80 gånger snabbare.
Eftersom utbildningssärskilda klassificeringar för varje antal barn är benägna att gleshet problem, REF bygga en enda logistisk regressionsmodell för att förutsäga om två syskon noder bör bytas eller inte.
Source-side Preordering for Translation using Logistic Regression and Depth-first Branch-and-Bound Search
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}