Även om inversion transduction grammatik (ITG) är väl lämpad för modellering av skiftningar mellan språk, hur man gör tillämpningen av de två omordningsregler (dvs. raka och inverterade) beroende av faktiska block slås samman förblir en utmaning. Till skillnad från tidigare arbete som bara använder gränsord, föreslår vi att använda rekursiva autokodare för att göra fullt bruk av hela sammanslagning block alternativt. Rekursiva autokodare kan generera vektorutrymme representationer för variabla fraser, som gör det möjligt att förutsäga order för att utnyttja syntaktisk och semantisk information från ett neuralt språk modellering perspektiv. Experiment på NIST 2008 dataset visar att vårt system avsevärt förbättrar över MaxEnt klassificerare med 1,07 BLEU poäng.
REF presenterade en ITG-omordningsklassificering baserad på rekursiva autokodare, och genererade vektorrymd representationer för variabelstora fraser, som gör det möjligt att förutsäga order för att utnyttja syntaktisk och semantisk information.
Recursive Autoencoders for ITG-Based Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}