Detta papper studerar två frågor, icke-isomorfisk strukturöversättning och mål syntaktisk struktur användning, för statistisk maskinöversättning i samband med skogsbaserade träd till träd sekvens översättning. För den första frågan föreslår vi en ny icke-isomorfisk översättningsram för att fånga mer icke-isomeriska strukturkartläggningar än traditionella trädbaserade och trädsekvensbaserade översättningsmetoder. För den andra frågan föreslår vi en parallell rymdsökningsmetod för att generera hypoteser med hjälp av träd-till-sträng modell och utvärdera dess syntaktiska godhet med hjälp av träd-till-träd/träd sekvens modell. Detta minskar inte bara sök komplexiteten genom att slå samman falska-ambiguity översättningsvägar och löser problemet data sparseness i utbildning, men fungerar också som en syntax-baserad målspråksmodell för bättre grammatisk generation. Experimentella resultat på referensdata visar att våra föreslagna två lösningar är mycket effektiva och att de uppnår betydande prestandaförbättringar jämfört med utgångsvärdena när de tillämpas på olika översättningsmodeller.
REF baserar sin strategi på träd-till-sträng modeller, och generera grammatiska utdata mer tillförlitligt med hjälp av träd-till-träd sekvens regler.
Non-Isomorphic Forest Pair Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}