Med några få undantag har discriminativ utbildning i statistisk maskinöversättning (SMT) varit nöjd med stämvikter för stora funktionsuppsättningar på små utvecklingsdata. Bevis från maskininlärning indikerar att en ökning av träningsprovstorleken resulterar i bättre förutsägelse. Målet med denna uppsats är att visa att denna gemensamma visdom också kan komma att bära på SMT. Vi distribuerar lokala funktioner för SCFG-baserade SMT som kan avläsas från regler på körtid, och presentera en lärande algoritm som tillämpar 1 / 2 legalisering för gemensamma funktionsval över distribuerade stokastiska inlärningsprocesser. Vi presenterar experiment på lärande på 1,5 miljoner tränings meningar, och visar betydande förbättringar jämfört med stämning discriminativa modeller på små utvecklingsset.
I REF föreslås en distribuerad uppsättning för storskalig diskrimineringsutbildning med gemensamt urval av funktioner.
Joint Feature Selection in Distributed Stochastic Learning for Large-Scale Discriminative Training in SMT
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}