Vi presenterar en enkel preordering metod för maskinöversättning baserad på en funktionrik logistisk regressionsmodell för att förutsäga om två barn av samma nod i källsidan parse träd bör bytas eller inte. Med tanke på de parvisa barn regressionspoängen genomför vi en effektiv djup-första gren-och-bunden sökning genom utrymmet för möjliga barn permutationer, undvika att använda en kaskad av klassificeringar eller begränsa listan över möjliga beställningsresultat. Vi rapporterar experiment i översättning av engelska till japanska och koreanska, visar överlägsen prestanda som a) antalet korsande länkar sjunker med mer än 10% absolut med avseende på andra state-of-the-art preordering metoder, b) BLEU poäng förbättras på 2,2 poäng över baslinjen med lexicalized reordering modell, och c) avkodning kan utföras 80 gånger snabbare.
2 Preordering as node-pair swapping REF beskriver ett förbeställningssystem baserat på en logistisk regressionsmodell som förutsäger om ett par syskonnoder i källsidan beroende träd behöver permuteras för att ha en mer monotont-aligned parallell corpus.
Source-side Preordering for Translation using Logistic Regression and Depth-first Branch-and-Bound Search
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}