Predikat-argument struktur innehåller rik semantisk information som statistisk maskinöversättning inte har utnyttjat fullt ut. I detta dokument föreslår vi två diskriminerande, funktionsbaserade modeller för att utnyttja predicateargument strukturer för statistisk maskinöversättning: 1) en predikat översättning modell och 2) ett argument reordering modell. Den predikat översättningsmodell utforskar lexiska och semantiska sammanhang som omger en verbal predikat för att välja önskvärda översättningar för predikatet. Argumentet omordning modell automatiskt förutsäga den rörliga riktningen av ett argument i förhållande till dess predikat efter översättning med semantiska funktioner. De två modellerna är integrerade i ett tillstånd-av-hjärta-fras-baserat maskinöversättningssystem och utvärderas på kinesiska-till-engelska översättningsuppgifter med storskalig utbildningsdata. Experimentella resultat visar att de två modellerna avsevärt förbättrar översättningsnoggrannheten.
Dessutom föreslog Ref ett argument för att omordna en modell för att förutsäga den relativa positionen mellan predikat och argument.
Modeling the Translation of Predicate-Argument Structure for SMT
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}