I statistisk maskinöversättning, generering av en översättning hypotes är beräknings dyrt. Om godtyckliga omordningar är tillåtna, sökproblemet är NP-hård. Å andra sidan, om vi begränsar eventuella omordningar på ett lämpligt sätt, vi få en polynom-tid söka algoritm. Vi undersöker olika omordning begränsningar för frasbaserad statistisk maskinöversättning, nämligen IBM begränsningar och ITG begränsningar. Vi presenterar effektiva dynamiska programmeringsalgoritmer för båda begränsningarna. Vi utvärderar begränsningarna med avseende på översättningens kvalitet på två japanska-engelska uppgifter. Vi visar att omordningsbegränsningar förbättrar översättningskvaliteten jämfört med en okonstruerad sökning som tillåter godtyckliga uttryck omordningar. ITG-begränsningarna preformerar bäst på både uppgifter och ger statistiskt signifikanta förbättringar jämfört med den okonstruerade sökningen.
IBM- och ITG-begränsningarna REF används för att begränsa omplaceringar i praktiska frasbaserade system.
Reordering Constraints For Phrase-Based Statistical Machine Translation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}