Vi tillämpar maskininlärning på det linjära beställningsproblemet för att lära meningsspecifika omordningsmodeller för maskinöversättning. Vi visar att även när dessa modeller används som ett rent förbearbetningssteg för tysk-engelska översättning, överträffar de avsevärt Moses integrerade lexikaliserade omordningsmodell. Våra modeller är utbildade på automatiskt anpassad bitext. Deras form är enkel men ny. De bedömer, baserat på funktioner i inmatningsmeningen, hur starkt varje par av inmatning ord tokens w i, w j vill vända sin relativa ordning. Att kombinera alla dessa parvisa preferenser för att hitta den bästa globala omordning är NP-hård. Vi presenterar dock en icke-trivial O(n 3 ) algoritm, baserad på diagram tolkning, som åtminstone finner den bästa omordning inom ett visst exponentiellt stort område. Vi visar hur man itererar denna omordningsprocess inom en lokal sökalgoritm, som vi använder i utbildningen.
Lösningar av Linear Ordering problem är av intresse för maskininlärning, till exempel för att förutsäga ordningen av ord i meningar REF.
Learning Linear Ordering Problems for Better Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}