Vi kombinerar styrkan av Bayesian modellering och synkron grammatik i oövervakad inlärning av grundläggande översättning fraspar. Det strukturerade utrymmet för en synkron grammatik är en naturlig passform för fraspar sannolikhetsberäkning, även om sökytan kan vara oöverkomligt stor. Därför utforskar vi effektiva algoritmer för beskärning av detta utrymme som leder till empiriskt effektiva resultat. Inbegripet en gles tidigare användning av Variational Bayes, partiska modeller mot generaliserbara, parsimoniska parameteruppsättningar, vilket leder till betydande förbättringar i ordjustering. Denna preferens för sparse lösningar tillsammans med effektiva beskärningsmetoder bildar en fras anpassning regim som producerar bättre end-to-end översättningar än standard ord anpassning metoder.
I REF tillämpades Bayesian learning för att uppskatta ordanpassningar inom en synkron grammatik.
Bayesian Learning of Non-Compositional Phrases with Synchronous Parsing
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}