TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Constituency to Dependency Translation with Forests"

Tree-to-string systems (and their forestbased extensions) have gained steady popularity thanks to their simplicity and efficiency, but there is a major limitation: they are unable to guarantee the grammaticality of the output, which is explicitly modeled in string-to-tree systems via targetside syntax. We thus propose to combine the advantages of both, and present a novel constituency-to-dependency translation model, which uses constituency forests on the source side to direct the translation, and dependency trees on the target side (as a language model) to ensure grammaticality. . | Constituency to Dependency Translation with Forests Haitao Mi and Qun Liu Key Laboratory of Intelligent Information Processing Institute of Computing Technology Chinese Academy of Sciences . Box 2704 Beijing 100190 China htmi liuqun @ Abstract Tree-to-string systems and their forestbased extensions have gained steady popularity thanks to their simplicity and efficiency but there is a major limitation they are unable to guarantee the grammaticality of the output which is explicitly modeled in string-to-tree systems via targetside syntax. We thus propose to combine the advantages of both and present a novel constituency-to-dependency translation model which uses constituency forests on the source side to direct the translation and dependency trees on the target side as a language model to ensure grammaticality. Medium-scale experiments show an absolute and statistically significant improvement of BLEU points over a state-of-the-art forest-based tree-to-string system even with fewer rules. This is also the first time that a tree-to-tree model can surpass tree-to-string counterparts. 1 Introduction Linguistically syntax-based statistical machine translation models have made promising progress in recent years. By incorporating the syntactic annotations of parse trees from both or either side s of the bitext they are believed better than phrasebased counterparts in reorderings. Depending on the type of input these models can be broadly divided into two categories see Table 1 the stringbased systems whose input is a string to be simultaneously parsed and translated by a synchronous grammar and the tree-based systems whose input is already a parse tree to be directly converted into a target tree or string. When we also take into account the type of output tree or string the treebased systems can be divided into tree-to-string and tree-to-tree efforts. tree on examples partial fast gram. BLEU source Liu06 Huang06 - target Galley06 Shen08 - both Ding05 Liu09

• Báo cáo khoa học
• Constituency to Dependency
• Translation with Forests
• Haitao Mi and Qun Liu Key
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• A probabilistic generative model
• an intermediate constituency dependency representation
• Federico Sangati
• Corpus Based Induction of Syntactic Structure
• Models of Dependency and Constituency
• Dan Klein
• mô hình ngôn ngữ
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Arabic Syntactic Trees
• Long Papers
• scientific reports
• model language
• process natural language
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball