Vi föreslår en ny frasbaserad översättningsmodell och avkodningsalgoritm som gör det möjligt för oss att utvärdera och jämföra flera, tidigare föreslagna frasbaserade översättningsmodeller. Inom vår ram utför vi ett stort antal experiment för att förstå bättre och förklara varför frasbaserade modeller överträffar ordbaserade modeller. Våra empiriska resultat, som innehåller för alla undersökta språkpar, tyder på att de högsta nivåerna av prestanda kan uppnås genom relativt enkla medel: heuristisk inlärning av frasöversättningar från ordbaserade anpassningar och lexisk viktning av frasöversättningar. Förvånansvärt nog, lärande fraser längre än tre ord och lärande fraser från hög noggrannhet Wordnivå anpassning modeller inte har en stark inverkan på prestanda. Att lära sig syntaktiskt motiverade fraser försämrar våra systems prestanda.
[ REF utför experiment för att undersöka om förekomsten av icke-syntaktiskt motiverade fraser påverkar översättningens kvalitet.
Statistical Phrase-Based Translation
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}