Utbildningen av de flesta syntaktiska SMT metoder omfattar två viktiga komponenter, ordanpassning och enspråkig parser. I den nuvarande tekniken är dessa två komponenter ömsesidigt oberoende, vilket orsakar problem som brist på regel generalisering, och brott mot syntaktisk korrespondens i översättningsregler. I detta dokument föreslår vi två sätt att omskola enspråkig parser med målet att maximera överensstämmelsen mellan parseträd och anpassningsmatriser. Den ena är målinriktad självutbildning med en enkel utvärderingsfunktion, den andra bygger på urval av utbildningsdata från påtvingad anpassning av tvåspråkiga data. Vi föreslår också en kompletterande metod för att öka anpassningskvaliteten, genom att symmetrisera anpassningsmatriser med avseende på parseträd. Den bästa kombinationen av dessa nya metoder uppnår 3 Bleu punkt vinst i en IWSLT uppgift och mer än 1 Bleu punkt vinst i NIST uppgifter.
REF omskolade de språkliga tolkarna tvåspråkigt baserat på ordanpassning.
Re-training Monolingual Parser Bilingually for Syntactic SMT
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}