I statistisk maskinöversättning, avkodning utan någon omordning begränsning är ett NP-hård problem. Inversion Transduktion Grammars (ITGs) utnyttjar språklig struktur och kan väl balansera den nödvändiga flexibiliteten mot komplexitet begränsningar. För närvarande använder översättningsmodeller med ITG-begränsningar vanligtvis kubtidens CYK-algoritm. I den här artikeln presenterar vi en skiftreducerad avkodningsalgoritm som kan generera ITG-juridisk översättning från vänster till höger i linjär tid. Denna algoritm körs i en reducering-eager stil och är lämplig för frasbaserade modeller. Med hjälp av den toppmoderna dekodern Moses som baslinje visar experimentresultaten att den skiftminskande algoritmen avsevärt kan förbättra både noggrannheten och hastigheten på olika testuppsättningar.
REF föreslog en övergångsreducerad algoritm för att lägga till BTG-begränsningar till frasbaserade modeller.
An Efficient Shift-Reduce Decoding Algorithm for Phrased-Based Machine Translation
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}