I detta dokument presenterar vi en Bayesian Learning-baserad metod för att träna ordberoende övergångsmodeller för HMM-baserad ordjustering. Vi presenterar ord anpassning resultat på Kanadensiska Hansards corpus jämfört med den konventionella HMM och IBM modell 4. Vi visar att denna metod ger konsekvent och betydande justering felfrekvens (AER) minskning. Vi utförde även maskinöversättningsförsök (MT) på Europarl corpus. MT resultat visar att ordjustering baserad på denna metod kan användas i ett frasbaserat maskinöversättningssystem för att ge upp till 1% absolut förbättring av BLEU poäng, jämfört med en konventionell HMM, och 0,8% jämfört med en IBM modell 4 baserad ordjustering.
REF introducerar ordberoende HMM-baserad ordjustering.
Using Word-Dependent Transition Models in HMM-Based Word Alignment for Statistical Machine Translation
{'venue': 'Workshop on Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}