Detta dokument beskriver en ny modell med hjälp av beroendestrukturer på källsidan för syntaxbaserad statistisk maskinöversättning: Dependency Treelet String Correspondens Model (DTCC). DTSC-modellen kartlägger beroendestrukturer för att rikta strängar. I denna modell översättning par av källa trädletar och målsträngar med deras ord anpassningar lärs automatiskt från den tolkade och anpassade corpus. DTSC-modellen tillåter källträd och målsträngar med variabler så att modellen kan generaliseras för att hantera beroendestrukturer med samma huvudord men med olika modifiers och argument. Dessutom kan målsträngar också vara okontinuerliga genom att använda luckor som motsvarar de avtäckta noderna som inte ingår i källträden. En diagram-stil avkodning algoritm med två grundläggande operationersubscribe och bifoga-är utformad för DTSC-modellen. Vi hävdar att DTSC-modellen som föreslås här är kapabel till lexikalisering, generalisering och hantering av diskontinuerliga fraser som är mycket önskvärda för maskinöversättning. Slutligen utvärderar vi vårt nuvarande genomförande av en förenklad version av DTSC för statistisk maskinöversättning.
För att lindra detta problem presenterar REF en beroendeträd strängkorrespondens modell som direkt kartlägger en beroendestruktur till en målsträng.
A Dependency Treelet String Correspondence Model for Statistical Machine Translation
{'venue': 'Workshop on Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}