I frasbaserad statistisk maskinöversättning kräver frastabellen en stor mängd minne. Vi kommer att presentera en effektiv representation med två viktiga egenskaper: på begäran lastning och en prefix trädstruktur för källfraser. Vi kommer att visa att denna representation skalar sig väl till stora datauppgifter och att vi kan lagra hundratals miljoner parfraser i frastabellen. För den stora kinesiska engelska NIST-uppgiften reduceras minneskraven för frastabellen till mindre än 20 MB med hjälp av den nya representationen utan förlust i översättningens kvalitet och hastighet. Dessutom är den nya representationen inte begränsad till en specifik testuppsättning, vilket är viktigt för online eller realtid maskinöversättning. Ett problem i talöversättning är matchningen av fraser i inmatningsordets graf och frastabellen. Vi kommer att beskriva en ny algoritm som effektivt löser detta kombinatoriska problem att utnyttja prefix träddatastrukturen i frastabellen. Denna algoritm gör det möjligt att använda betydligt större indataorddiagram på ett effektivare sätt vilket resulterar i förbättrad översättningskvalitet.
Frasen tabell genomförande som laddas på begäran för SMT dekoder gjordes i REF.
Efficient Phrase-Table Representation for Machine Translation with Applications to Online MT and Speech Translation
{'venue': 'Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}