Även om det är allmänt accepterat att många översättning fenomen korreleras med språkliga strukturer, anställa språklig syntax för översättning har visat sig vara en mycket icke-trivial uppgift. Det viktigaste antagandet bakom många tillvägagångssätt är att översättningen styrs av käll- och/eller målspråkstolken, med hjälp av regler som utvunnits ur parsträdet eller utför trädomvandlingar. Dessa metoder upprätthåller stränga restriktioner och kan förbise viktiga översättningsfenomen som korsar språkliga komponenter. Vi föreslår en ny flexibel modelleringsmetod för att införa språklig information av varierande granularitet från källsidan. Vår metod inducerar gemensamma sannolikhet synkron grammatik och uppskattar deras parametrar, genom att välja och väga tillsammans språkligt motiverade regler enligt en objektiv funktion som riktar sig direkt mot generalisering över framtida data. Vi får statistiskt signifikanta förbättringar mellan fyra olika språkpar med engelska som källa, vilket ökar till +1,92 BLEU för kinesiska som mål.
REF använder källsidan syntaxbaserade etiketter för att definiera en gemensam sannolikhet synkron grammatik.
Learning Hierarchical Translation Structure with Linguistic Annotations
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}