Vi presenterar en ny plan för att tillämpa faktoriserad frasbaserad SMT på ett språkpar med mycket olikartade morfologiska strukturer. Vår strategi bygger på syntaktisk analys på källsidan (engelska) och sedan kodar en mängd olika lokala och icke-lokala syntaktiska strukturer som komplexa strukturella taggar som visas som ytterligare faktorer i träningsdata. På målsidan (turkiska) utför vi endast morfologisk analys och disambigering men behandlar den kompletta komplexa morfologiska taggen som en faktor, istället för att separera morfemer. Vi utforskar stegvis att fånga olika syntaktiska substrukturer som komplexa taggar på den engelska sidan, och utvärderar hur våra översättningar förbättras i BLEU poäng. Vår maximala uppsättning av käll- och målsidan transformationer, tillsammans med några ytterligare tekniker, ger en 39% relativ förbättring från en baslinje 17.08 till 23.78 BLEU, alla i genomsnitt över 10 utbildning och testuppsättningar. Nu när den syntaktiska analysen på den engelska sidan är tillgänglig, experimenterar vi också med mer långa avstånd konstituerande omordning för att få den engelska konstituerande ordningen nära turkiska, men finner att dessa omvandlingar inte ger några ytterligare konsekventa påtagliga vinster när de genomsnittliga över de 10 uppsättningarna.
REF använde källsyntaktiska strukturer som ytterligare komplexa taggfaktorer för engelsk-till-turkisk frasbaserad maskinöversättning.
Syntax-to-Morphology Mapping in Factored Phrase-Based Statistical Machine Translation from English to Turkish
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}