I detta papper beskriver vi en källsida omordningsmetod baserad på syntaktiska bitar för frasbaserad statistisk maskinöversättning. Först ger vi en ytlig tolkning av källspråksmeningarna. Sedan, omordning regler automatiskt läras från källsidan bitar och ord anpassningar. Under översättningen används reglerna för att skapa en omordningslattice för varje mening. Experimentella resultat rapporteras för en kinesisk-till-engelsk uppgift, som visar en förbättring på 0,5-1,8 % BLEU-poäng absolut på olika testuppsättningar och bättre beräkningseffektivitet än omordning under avkodning. Experimenten visar också att omordning på bit-nivå presterar bättre än på POS-nivå.
REF föreslår en bit-nivå metod med omordningsregler automatiskt lärt sig från källsidan bitar, det visar förbättring av BLEU poäng och bättre beräkningseffektivitet än omordning under avkodning i kinesisk-engelska uppgift.
Chunk-Level Reordering of Source Language Sentences with Automatically Learned Rules for Statistical Machine Translation
{'venue': 'SSST, NAACL-HLT 2007 / AMTA Workshop on Syntax and Structure in Statistical Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}