Tvåspråkig ordjustering utgör grunden för de flesta metoder för statistisk maskinöversättning. Nuvarande ordanpassningsmetoder är huvudsakligen baserade på generativa modeller. I detta dokument visar vi ett diskriminerande tillvägagångssätt för att utbilda enkla orduppriktningsmodeller som är jämförbara med de mer komplexa generativa modeller som normalt används. Dessa modeller har de fördelar som de är lätta att lägga till funktioner till och de möjliggör snabb optimering av modellparametrar med hjälp av små mängder kommenterade data. Tvåspråkig ordjustering är det första steget i de flesta nuvarande metoder för statistisk maskinöversättning. Även om de bäst presterande systemen är "frasbaserade" (t.ex. Och och Ney, 2004), är möjliga frasöversättningar normalt först extraheras från ordalrangerade tvåspråkiga textsegment. Standardmetoden för ordjustering använder sig av olika kombinationer av fem generativa modeller som utvecklats vid IBM av Brown et al. (1993), ibland förstärkt av en HMM-baserad modell eller Och och Neys "Modell 6" (och och Ney, 2003). De bästa kombinationerna av dessa modeller kan ge hög noggrannhet anpassning, åtminstone när de är utbildade på en stor corpus av ganska direkta översättningar i relaterade språk. Dessa standardmodeller är dock mindre än idealiska på ett antal sätt, varav två behandlas i detta dokument. För det första, även om standardmodellerna teoretiskt kan tränas utan övervakning, införs i praktiken olika parametrar som bör optimeras med hjälp av kommenterade data. Till exempel, Och och Ney (2003) föreslår övervakad optimering av ett antal parametrar, inklusive sannolikheten för att hoppa till det tomma ordet i HMM-modellen, samt utjämning parametrar för de distorsion sannolikheter och fertilitet sannolikheter för de mer komplexa modeller. Eftersom värdena för dessa parametrar påverkar värdena för översättning, anpassning, och fertilitet sannolikheter tränas av EM, finns det inget effektivt sätt att optimera dem annat än att köra utbildningsförfarandet med en särskild kombination av värden och utvärdera noggrannheten i de resulterande anpassningarna. Eftersom utvärdering av varje kombination av parametervärden på detta sätt kan ta timmar till dagar på en stor tränings corpus, verkar det säkert att säga att dessa parametrar är sällan om någonsin verkligen gemensamt optimerad för en viss anpassning uppgift. Det andra problemet vi tar itu med är svårigheten att lägga till funktioner i de vanliga generativa modellerna. Generativa modeller kräver en generativ "historia" om hur de observerade data genereras av en sammanflätad uppsättning stokastiska processer. Till exempel, den generativa berättelsen för IBM Modeller 1 och 2 och HMM anpassning modell är att en målspråksöversättning av en given källspråk mening genereras genom att först välja en längd för målet språk mening, sedan för varje mål mening position välja en käll mening ord, och sedan välja motsvarande målspråk ord. När Brown et al. (1993) ville lägga till en fertilitetskomponent för att skapa modellerna 3, 4 och 5, men denna generative 81
Dessutom är det svårt att lägga till egenskaper till standardgenerativa modeller REF.
A Discriminative Framework For Bilingual Word Alignment
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}