Vi beskriver en skalbar dekoder för tolkningsbaserad maskinöversättning. Dekoder är skriven i Java och implementerar alla de väsentliga algoritmer som beskrivs i (Chiang, 2007) och (Li och Khudanpur, 2008b) : diagram-parsering, n-gram språkmodell integration, strål-och kub-beskärning, och k-bästa extraktion. Dessutom utnyttjas parallella och distribuerade datortekniker för att göra den skalbar. Vi demonstrerar experimentellt att vår dekoder är mer än 30 gånger snabbare än en baslinjedekoder skriven i Python. Storskalig tolkningsbaserad statistisk maskinöversättning har gjort betydande framsteg under de senaste åren. System som utvecklas skiljer sig åt i fråga om om de använder käll- eller målspråkssyntax. Det hierarkiska översättningssystemet i Chiang (2007) En kritisk komponent i tolkningsbaserade MT-system är exempelvis dekodern, som är komplex att implementera och skala upp för stora datamängder. De flesta av de system som beskrivs ovan använder skräddarsydda, dedikerade dekodrar som inte är öppen källkod, vilket resulterar i ett stort hinder för inträde för andra forskare inom området. Men med de algoritmer som föreslås i (Huang och Chiang, 2005, Chiang, 2007, Huang och Chiang, 2007, är det möjligt att utveckla en generell dekoder som kan användas av alla parsing-baserade system. I detta dokument beskriver vi ett viktigt första steg mot en extensibel, allmängiltig, skalbar och öppen källkodstolkbaserad MT-dekoder. Vår dekoder är skriven i Java och implementerar alla de väsentliga algoritmer som beskrivs i (Chiang, 2007) : diagram-parsering, n-gram språkmodell integration, strål-och
Goda beskrivningar av kub beskärning genomförande i Joshua dekoder har tillhandahållits av Li och Khudanpur (2008) och REF.
Decoding in Joshua: Open Source, Parsing-Based Machine Translation