Báo cáo khoa học: "Learning to Transform and Select Elementary Trees for Improved Syntax-based Machine Translations"

We propose a novel technique of learning how to transform the source parse trees to improve the translation qualities of syntax-based translation models using synchronous context-free grammars. We transform the source tree phrasal structure into a set of simpler structures, expose such decisions to the decoding process, and find the least expensive transformation operation to better model word reordering.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.