Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "A Linguistically Annotated Reordering Model for BTG-based Statistical Machine Translation"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Linguistically Annotated Reordering Model for BTG-based Statistical Machine Translation"
Phương Thi (Thy)
52
4
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
In this paper, we propose a linguistically annotated reordering model for BTG-based statistical machine translation. The model incorporates linguistic knowledge to predict orders for both syntactic and non-syntactic phrases. The linguistic knowledge is automatically learned from source-side parse trees through an annotation algorithm. We empirically demonstrate that the proposed model leads to a significant improvement of 1.55% in the BLEU score over the baseline reordering model on the NIST MT-05 Chinese-to-English translation task. . | A Linguistically Annotated Reordering Model for BTG-based Statistical Machine Translation Deyi Xiong Min Zhang Aiti Aw and Haizhou Li Human Language Technology Institute for Infocomm Research 21 Heng Mui Keng Terrace Singapore 119613 dyxiong mzhang aaiti hli @i2r.a-star.edu.sg Abstract In this paper we propose a linguistically annotated reordering model for BTG-based statistical machine translation. The model incorporates linguistic knowledge to predict orders for both syntactic and non-syntactic phrases. The linguistic knowledge is automatically learned from source-side parse trees through an annotation algorithm. We empirically demonstrate that the proposed model leads to a significant improvement of 1.55 in the BLEU score over the baseline reordering model on the NIST MT-05 Chinese-to-English translation task. 1 Introduction In recent years Bracketing Transduction Grammar BTG proposed by Wu 1997 has been widely used in statistical machine translation SMT . However the original BTG does not provide an effective mechanism to predict the most appropriate orders between two neighboring phrases. To address this problem Xiong et al. 2006 enhance the BTG with a maximum entropy MaxEnt based reordering model which uses boundary words of bilingual phrases as features. Although this model outperforms previous unlexicalized models it does not utilize any linguistically syntactic features which have proven useful for phrase reordering Wang et al. 2007 . Zhang et al. 2007 integrates source-side syntactic knowledge into a phrase reordering model based on BTG-style rules. However one limitation of this method is that it only reorders syntactic phrases because linguistic knowledge from parse trees is only carried by syntactic phrases as far as reordering is concerned while non-syntactic phrases are combined monotonously with a flat reordering score. In this paper we propose a linguistically annotated reordering model for BTG-based SMT which is a significant extension to the work
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học: Hội nghị khoa học tim mạch toàn quốc lần thứ XI - Hội tim mạch Quốc gia Việt Nam
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Danh lục các loài thú ở khu bảo tồn thiên nhiên Pù Huống tỉnh Nghệ An và ý nghĩa bảo tồn nguồn gen quí hiếm của chúng"
Báo cáo khoa học: Hỗ trợ nâng cao năng lực quản lý chất thải sinh hoạt tại thành phố Hội An
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " DỊCH CHUYỂN TRUY VẤN OQL VÀO CÁC PHÉP TÍNH BAO HÀM"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Tính năng động nghệ thuật của văn học hiện đại Việt Nam và một cách nhìn hành trình thể loại"
Báo cáo khoa học: " Áp dụng thủ tục phân tích trong kiểm toán báo cáo tài chính"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Người lính trở về sau chiến tranh với mặc cảm “ăn mày dĩ vãng’ trong tiểu thuyết Chu Lai"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: "Khảo sát hiện tượng chuyển đổi chức năng - nghĩa của động từ tiếng Việt"
Báo cáo nghiên cứu khoa học: " BẢN CHẤT KHOA HỌC VÀ CÁCH MẠNG LÀ CỘI NGUỒN SỨC SỐNG CỦA CHỦ NGHĨA MÁC - LÊNIN"
Báo cáo khoa học: " CẢI TIẾN CÁC THUẬT TOÁN MƯỢN VÀ KHOÁ KÊNH TẦN SỐ MẠNG DI ĐỘNG TẾ BÀO"