文献

J-GLOBAL ID：201902233928652448   整理番号：19A0492595

識別再秩序化モデルにおける分類品質とSMT性能間の関係の調査【JST・京大機械翻訳】

Investigating the Relationship between Classification Quality and SMT Performance in Discriminative Reordering Models

著者 (5件)： Kazemi Arefeh (Department of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan 81746-73441, Iran) ,  Toral Antonio (Center for Language and Cognition, University of Groningen, Groningen 9712 EK, The Netherlands) ,  Way Andy (ADAPT Centre, School of Computing, Dublin City University, Dublin 9, Ireland) ,  Monadjemi Amirhassan (Department of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan 81746-73441, Iran) ,  Nematbakhsh Mohammadali (Department of Computer Engineering, University of Isfahan, Isfahan 81746-73441, Iran)
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 19  号： 9  ページ： 340  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 再順序付けは,統計機械翻訳(SMT)における出力の品質に影響を及ぼす最も重要な因子の1つである。再順序付け問題を扱うために提案されたかなりの数のアプローチは,識別再順序付けモデル(DRM)である。DRMsのコア成分は,文章の正しい単語次数を予測することを試みる分類器である。残念ながら,分類品質と究極のSMT性能の間の関係は今日まで研究されていない。この関係を理解することは,研究者が最良の可能なMT品質をもたらす分類器を選択することを可能にする。分類品質とSMT性能の間には単調な関係があると仮定する。すなわち,分類性能の改善は全体のSMT品質において単調に反映される。本論文では,この仮定が必ずしも保持されていないことを実験的に示した。すなわち,分類性能の改善は,MT自動評価計量の観点から,SMTシステムの品質を実際に劣化させる可能性がある。しかし,分類性能の改善が十分高い場合には,SMT品質を改善することが期待できることを示した。これに加えて,不均衡な並列コーパスにおける分類精度とSMT性能の間に負の関係があることを示した。これらのタイプのコーパスに対して,分類器の評価に対して,マクロ平均化F測度のようなマクロ平均化計量は,今日までに用いられている精度よりも良いことを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *品質 ,  単語 ,  コーパス ,  測度 ,  順序づけ問題 ,  機械翻訳
準シソーラス用語： 統計的機械翻訳 ,  分類精度 ,  不均衡 ,  自動評価 ,  次数 ,  順序づけ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 統計的機械翻訳 ,  再秩序化モデル ,  分類 ,  性能 ,  相関 ,  固有の評価

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (42件)：

• Birch, A.; Osborne, M.; Philipp, K. Predicting success in machine translation. In Proceedings of the 8th Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Honolulu, HI, USA, 25-27 October 2008; pp. 745-754.
• Zens, R.; Ney, H. Discriminative reordering models for statistical machine translation. In Proceedings of the 2006 Workshop on Statistical Machine Translation, New York, NY, USA, 8-9 June 2006; pp. 55-63.
• Bisazza, A.; Federico, M. Dynamically shaping the reordering search space of phrase-based statistical machine translation. Trans. Assoc. Comput. Linguist. 2013, 1, 327-340.
• Chang, P.C.; Tseng, H.; Jurafsky, D.; Manning, C.D. Discriminative Reordering with Chinese Grammatical Relations Features. In Proceedings of the Third Workshop on Syntax and Structure in Statistical Translation, Boulder, CO, USA, 5 June 2009; pp. 51-59.
• Xiong, D.; Liu, Q.; Lin, S. Maximum Entropy Based Phrase Reordering Model for Statistical Machine Translation. In Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and the 44th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Sydney, Australia, 17-21 July 2006; pp. 521-528.

タイトルに関連する用語 (6件)： 識別 ,  秩序化 ,  モデル ,  分類 ,  SMT ,  調査