I detta dokument föreslås en mjuk beroendematchning modell för hierarkisk frasbaserad (HPB) maskinöversättning. När en HPB-regel utvinns berikar vi den med beroendekunskap som vi automatiskt lär oss av träningsdata. Beroendekunskapen kodar inte bara beroendeförhållandena mellan komponenterna inom regeln, utan innehåller också beroendeförhållandena mellan regeln och dess sammanhang. När en regel tillämpas för att översätta en mening, används beroendekunskapen för att beräkna den syntaktiska strukturella konsekvensen av regeln mot beroendeträdet i meningen. Vi karakteriserar strukturkonsistensen genom tre funktioner och integrerar dem i standard SMT log-linear modell för att styra översättningsprocessen. Vår metod utvärderas på flera kinesiska-till-engelska maskinöversättning testuppsättningar. De experimentella resultaten visar att vår mjuka matchningsmodell uppnår 0,7-1,4 BLEU-poäng på förbättringar jämfört med en stark baslinje för ett internt implementerat HPB-översättningssystem.
REF bifogar översättningsregler med beroendekunskap, som innehåller både beroendeförhållanden inom regler och beroendeförhållanden mellan regler och deras sammanhang.
Soft Dependency Matching for Hierarchical Phrase-based Machine Translation
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}