Vi presenterar cdec, en öppen källkodsram för avkodning, anpassning till och utbildning av ett antal modeller för statistisk maskinöversättning, inklusive ordbaserade modeller, frasbaserade modeller och modeller baserade på synkron kontextfri grammatik. Med hjälp av en enda enhetlig intern representation för översättningsskogar, dekoder strikt separerar modell-specifika översättningslogik från allmän omscoring, beskärning, och inference algoritmer. Från denna enhetliga representation, dekoder kan extrahera inte bara 1-eller k-bästa översättningar, men också anpassning till en referens, eller de mängder som krävs för att köra diskriminerande utbildning med lutningsbaserad eller lutningsfri optimeringstekniker. Dess effektiva C++ implementation innebär att minnesanvändning och körtid prestanda är betydligt bättre än jämförbara dekodrar.
cdec REF ) är en flexibel avkodningsram med en enhetlig representation för översättningsskogar.
cdec: A Decoder, Alignment, and Learning Framework for Finite-State and Context-Free Translation Models
{'venue': 'Proceedings of the ACL 2010 System Demonstrations', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}