Standardfrasbaserade översättningsmodeller modellerar inte uttryckligen kontextberoendet mellan översättningsenheter. Som ett resultat, de förlitar sig på stora fraspar och målspråk modeller för att återställa kontextuella effekter i översättning. I detta arbete utforskar vi n-grammodeller över Minimal Translation Units (MTU) för att uttryckligen fånga kontextuella beroenden över frasgränser i kanalmodellen. Eftersom det inte finns någon enda bästa riktning i vilken kontextuell information ska flöda, utforskar vi flera nedbrytningsstrukturer samt dynamisk dubbelriktad nedbrytning. De resulterande modellerna utvärderas i en inneboende uppgift av lexical urval för MT samt ett komplett MT-system, genom n-bästa omplacering. Dessa experiment visar att ytterligare kontextuell modellering verkligen gynnar ett frasbaserat system och att konditioneringsriktningen är viktig. Integrering av flera konditionering order ger konsekvent nytta, och de viktigaste riktningarna skiljer sig åt mellan olika språkpar.
REF utforskade flera nedbrytningsstrukturer samt dynamisk dubbelriktad nedbrytning.
Beyond Left-to-Right: Multiple Decomposition Structures for SMT
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}