I detta arbete föreslår vi metoder för att märka probabilistiska synkrona sammanhangsfri grammatik (PSCFG) regler med endast ordtaggar, som genereras av antingen del-av-tal analys eller oövervakad ordklass induktion. Förslagen sträcker sig från enkla taggkombinationssystem till en frasklustermodell som kan innehålla ett godtyckligt antal funktioner. Våra modeller förbättrar översättningskvaliteten över Chiang (2005):s metod för generisk märkning och utför på samma sätt som den syntaktiskt motiverade metoden från Zollmann och Venugopal (2006) på NIST:s stora kinesiska-engelska översättningsuppgift. Dessa resultat kvarstår när man använder automatiskt inlärda ordtaggar, vilket tyder på bred tillämplighet av vår teknik över olika språkpar för vilka syntaktiska resurser inte finns tillgängliga.
REF använder ordtaggar som genereras av antingen POS tagger eller oövervakad ordklassinduktion, istället för syntaktiska kategorier.
A Word-Class Approach to Labeling PSCFG Rules for Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}