Vi presenterar en oövervakad modell för gemensam frasjustering och extraktion med icke-parametrisk Bayesian metoder och inversion transduction grammatik (ITGs). Det viktigaste bidraget är att fraser av många Granularities ingår direkt i modellen genom att använda en ny formulering som memorerar fraser som genereras inte bara av terminal, men också icke-terminala symboler. Detta möjliggör en helt probabilistisk modell som kan skapa en frastabell som uppnår konkurrenskraftig noggrannhet på frasbaserade maskinöversättningsuppgifter direkt från ojusterade mening par. Experiment på flera språkpar visar att den föreslagna modellen stämmer överens med noggrannheten hos den traditionella tvåstegsmetoden för ordjustering/frasextraktion samtidigt som frastabellen reduceras till en bråkdel av den ursprungliga storleken.
REF ) föreslår också en probabilistisk modell baserad på inversionstransduktions grammatik, som möjliggör direkt frastabellextraktion från oalign data.
An Unsupervised Model for Joint Phrase Alignment and Extraction
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}