I detta dokument beskriver vi en ny modell för ordanpassning i statistisk översättning och presenterar experimentella resultat. Tanken med modellen är att göra anpassningsannolikheten beroende av skillnaderna i anpassningspositioner snarare än av de absoluta positionerna. För att uppnå detta mål använder metoden en första ordningens Hidden Markov modell (HMM) för ordet anpassningsproblem som de används framgångsrikt i taligenkänning för tidsjustering problem. Skillnaden mot tidsjusteringen HMM är att det inte finns någon monoton begränsning för eventuella ordbeställningar. Vi beskriver detaljerna i modellen och testar modellen på flera tvåspråkiga corpora.
Ref föreslår en första ordningens Hidden Markov-modell (HMM) för ordanpassning.
HMM-Based Word Alignment In Statistical Translation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}