I den här artikeln beskriver vi HiFST, en latticebaserad dekoder för hierarkisk frasbaserad översättning och anpassning. Avkodaren genomförs med standard Weighted Finite-State Transducer (WFST) verksamhet som ett alternativ till den välkända kub beskärning förfarande. Vi finner att användningen av WFSTs snarare än k-bästa listor kräver mindre beskärning i översättningssökning, vilket resulterar i färre sökfel, bättre parameteroptimering och förbättrad översättningsprestanda. Den direkta generationen av översättningslattices i målspråket kan förbättra efterföljande omskolning förfaranden, vilket ger ytterligare vinster vid tillämpning av långspann språkmodeller och Minimum Bayes Risk avkodning. Vi ger också insikter om hur man kontrollerar storleken på det sökutrymme som definieras av hierarkiska regler. Vi visar att grund-n grammatik, låg nivå regelkatenation, och andra sökbegränsningar kan hjälpa till att matcha kraften i översättningssystemet till specifika språkpar.
Närmare vårt sammanhang föreslår REF att använda Finite-state Transducers i samband med Hierarkical Phrase Based Translation.
Hierarchical Phrase-Based Translation with Weighted Finite-State Transducers and Shallow-n Grammars
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}