Den gemensamma sannolikhetsmodell som föreslås av Marcu och Wong (2002) ger en stark probabilistisk ram för frasbaserad statistisk maskinöversättning (SMT). Modellens användbarhet begränsas dock av den beräkningsmässiga komplexiteten hos skattningen av parametrar på frasnivå. Vi presenterar den första modellen att använda ordanpassningar för att begränsa utrymmet för Phrasal anpassning sökte under Förväntning Maximering (EM) utbildning. Konstruera den gemensamma modellen förbättrar prestanda, visar resultat som är mycket nära den senaste frasbaserade modeller. Det gör det också möjligt att skala upp till större corpora och därför vara mer allmänt tillämplig.
I REF ) begränsas den gemensamma sannolikhetsmodellen av ett ord anpassning för att begränsa komplexiteten.
Constraining The Phrase-Based, Joint Probability Statistical Translation Model
{'venue': 'Workshop On Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}