Discriminative Preordering Meets Kendall’s \tau Maximization
Discriminative Preordering Meets Kendall’s \tau Maximization
复制标题
歧视性预购满足肯德尔最大化
DOI：
10.3115/v1/p15-2023
复制
发表时间：
2015
影响因子：
1.9
通讯作者：
M. Nagata
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sho Hoshino;Yusuke Miyao;Katsuhito Sudoh;K. Hayashi;M. Nagata
本文探讨了一种用于统计机器翻译的简单判别预排序模型。我们的模型遍历二叉组成树，并对每个节点的子节点是否应该重新排序进行分类。该模型本身并不是非常新颖，但在这里我们引入了一种新的程序来确定预言标签，以便最大化 Kendall 的 τ 。日语到英语翻译的实验表明，我们的简单方法在翻译准确性方面可与最先进的方法相媲美或优于最先进的方法。
This paper explores a simple discriminative preordering model for statistical machine translation. Our model traverses binary constituent trees, and classifies whether children of each node should be reordered. The model itself is not extremely novel, but herein we introduce a new procedure to determine oracle labels so as to maximize Kendall’s τ . Experiments in Japanese-to-English translation revealed that our simple method is comparable with, or superior to, state-of-the-art methods in translation accuracy.