Förbeställning av källsides meningar har visat sig vara användbart för att förbättra statistisk maskinöversättning. De flesta verk har använt en parser i källspråket tillsammans med regler för att kartlägga källspråket ordordning i målspråket ordordning. Kravet på att ha en språktolk är en stor nackdel som vi försöker övervinna i detta dokument. Istället för att använda en parser och sedan använda regler för att beställa källsidemeningen lär vi oss en modell som direkt kan beställa källsidemeningar för att matcha målord med hjälp av en liten parallell corpus med högkvalitativa orduppställningar. Vår modell lär sig parvisa kostnader för ett ord som omedelbart föregår ett annat ord. Vi använder Lin-Kernighan heuristic för att hitta den bästa källan att omorganisera effektivt under träning och testning och visa att det räcker för att ge god kvalitet omordning. Vi visar vinster i översättning prestanda baserat på vår omordning modell för att översätta från hindi till engelska, Urdu till engelska (med en offentlig dataset), och engelska till hindi. För engelska till hindi visar vi att vår teknik uppnår bättre prestanda än en metod som använder regler som tillämpas på källsidans engelska tolkning.
REF föreslog en metod som lär sig en modell som direkt kan omordna källsidans text från en liten parallell corpus med hög kvalitet orduppriktning, men detta är svårt för människor att få en så hög kvalitet anpassad parallell corpus.
A Word Reordering Model for Improved Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}