TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "A Joint Sequence Translation Model with Integrated Reordering"

We present a novel machine translation model which models translation by a linear sequence of operations. In contrast to the “N-gram” model, this sequence includes not only translation but also reordering operations. Key ideas of our model are (i) a new reordering approach which better restricts the position to which a word or phrase can be moved, and is able to handle short and long distance reorderings in a unified way, and (ii) a joint sequence model for the translation and reordering probabilities which is more flexible than standard phrase-based MT. . | A Joint Sequence Translation Model with Integrated Reordering Nadir Durrani Helmut Schmid Alexander Fraser Institute for Natural Language Processing University of Stuttgart durrani schmid fraser @ Abstract We present a novel machine translation model which models translation by a linear sequence of operations. In contrast to the N-gram model this sequence includes not only translation but also reordering operations. Key ideas of our model are i a new reordering approach which better restricts the position to which a word or phrase can be moved and is able to handle short and long distance reorderings in a unified way and ii a joint sequence model for the translation and reordering probabilities which is more flexible than standard phrase-based MT. We observe statistically significant improvements in BLEU over Moses for German-to-English and Spanish-to-English tasks and comparable results for a French-to-English task. 1 Introduction We present a novel generative model that explains the translation process as a linear sequence of operations which generate a source and target sentence in parallel. Possible operations are i generation of a sequence of source and target words ii insertion of gaps as explicit target positions for reordering operations and iii forward and backward jump operations which do the actual reordering. The probability of a sequence of operations is defined according to an N-gram model . the probability of an operation depends on the n 1 preceding operations. Since the translation generation and reordering operations are coupled in a single generative story the reordering decisions may depend on preceding translation decisions and translation decisions may 1045 depend on preceding reordering decisions. This provides a natural reordering mechanism which is able to deal with local and long-distance reorderings in a consistent way. Our approach can be viewed as an extension of the N-gram SMT approach Marino et al. 2006 but our

• Báo cáo khoa học
• A Joint Sequence Translation Model
• Integrated Reordering
• Nadir Durrani
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• 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