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上传时间: 2021-03-28
详细说明：在统计机器翻译中，对模型进行重新排序仍然是一个很大的挑战，因为翻译单元的重新排序模式通常在一个域与另一个域之间差异很大。 在本文中，我们提出了一种基于结构学习的新型自适应判别重排序模型（DRM），该模型可以捕获来自两个不同领域的重排序特征之间的对应关系。 利用域内和域外单语语料库，我们的模型学习了用于跨域短语重新排序的共享特征表示。 结合这种表示的功能，在域外语料库上训练的DRM可以更好地推广到域内数据。 NIST汉英翻译任务的实验结果表明，我们的方法明显优于各种基准。
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