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A Syntax-Driven Bracketing Model for Phrase-Based Translation

A Syntax-Driven Bracketing Model for Phrase-Based Translation. Deyi Xiong ACL 2009 Speaker: slacker. 研究动机 解决方法 实验 总结. 研究动机 解决方法 实验 总结. 研究动机. 短语模型存在的问题： 没有充分地利用句法信息 没有充分到考虑到翻译过程中存在短语黏合的现象. 利用句法信息 硬限制：只允许完全符合句法树的翻译和调 序，降低了翻译性能。 Koehn et.al 2003

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A Syntax-Driven Bracketing Model for Phrase-Based Translation

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Presentation Transcript

  1. A Syntax-Driven Bracketing Model for Phrase-Based Translation Deyi Xiong ACL 2009 Speaker: slacker

  2. 研究动机 • 解决方法 • 实验 • 总结

  3. 研究动机 • 解决方法 • 实验 • 总结

  4. 研究动机 • 短语模型存在的问题： • 没有充分地利用句法信息 • 没有充分到考虑到翻译过程中存在短语黏合的现象

  5. 利用句法信息 • 硬限制：只允许完全符合句法树的翻译和调 序，降低了翻译性能。 Koehn et.al 2003 • 软限制：对不符合句法树的翻译和调序进行计数惩罚。在一定程度上提高翻译性能。 Chiang 2005 Marton and Resnik 2008 Cherry 2008

  6. 短语黏合性 Fox 2002 Cherry 2008 如果源短语在翻译后仍然保持连续，那么该源短语是可括号化的（bracketable），否则称之为不可括号化的（unbracketable）。

  7. 例子 中国 的 经济 和 教育 economy and education in China

  8. 例子 中国 的 经济 和 教育 economy and education in China

  9. 在翻译过程中，翻译可括号化的短语比翻译不可括号化的短语将更为合理。在翻译过程中，翻译可括号化的短语比翻译不可括号化的短语将更为合理。 • 例子 中国 的 经济 和 教育 economy in China and education

  10. 研究动机 • 解决方法 • 实验 • 总结

  11. 解决方法 • 句法驱动括号模型（syntax-driven bracketing，SDB）。 • 从训练语料库中自动学习模型，能够融入了更多的句法信息 • 在给定的上下文句法信息中，能够更好地衡量短语是否具有黏合性。

  12. 包括Unary SDB + Binary SDB UnSDB：预测独立短语是否可括号化 BiSDB： 预测相邻短语是否可括号化

  13. 采用最大墒的对SDB建模，融入丰富的句法特征

  14. 实例抽取 • 从对齐语料库中抽取二元括号实例 取定源端相邻的两个短语，如果它们在目标端也相邻，或者中间词对空，那么这就是二元可括号化实例，反之就是不可括号化实例。 • 从二元括号实例中得到一元括号实例

  15. 模型具体特征 • 规则特征（Rule Features） • 路径特征（Path Features） • 组块边界匹配特征（Constituent Boundary Matching Features）

  16. IP VP VP NP ADVP NP NN AD VV AS NN NN 警方 已经 封锁 了 爆炸 现场 S1 S2 S

  17. IP VP VP NP ADVP NP NN AD VV AS NN NN 警方 已经 封锁 了 爆炸 现场 S1 S2 S

  18. IP VP-RC VP VP-I ADVP-M VP NP ADVP NP NN AD VV AS NN NN 警方 已经 封锁 了 爆炸 现场 S1 S2 S

  19. 研究动机 • 解决方法 • 实验 • 总结

  20. 实验 • 设置 • 解码器：Bruin （BTG）+ XP+ UniSDB / BiSDB • 语料：FBIS（24w-15250） • 对齐：grow-diag-final • 语言模型：giga xinhua 4元 • 评价指标：大小写敏感 bleu-4

  21. 结果

  22. 研究动机 • 解决方法 • 实验 • 总结

  23. 总结 • SDB模型简单而且有效 简单就是美！ • SDB可以适用于其它模型，例如，层次短语模型

  24. Thank you！

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