Vi presenterar en global discriminativ statistisk ordföljdsmodell för maskinöversättning. Vår modell kombinerar syntaktisk rörelse- och ytrörelseinformation och är discriminativt tränad att välja bland möjliga ordbeställningar. Vi visar att kombinera diskriminerande utbildning med funktioner för att upptäcka dessa två olika typer av rörelsefenomen leder till betydande förbättringar i ordbeställning prestanda över starka baslinjer. Att integrera denna ordföljdsmodell i ett basalt MT-system resulterar i en 2,4-poängs förbättring i BLEU för engelsk-japansk översättning.
REF föreslår en global discriminativ statistisk ordordningsmodell som kombinerar syntaktisk och ytrörelseinformation, vilket förbättrar översättningskvaliteten med 2,4 BLEU-poäng i engelsk-till-japansk översättning.
A Discriminative Syntactic Word Order Model for Machine Translation
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}