Probabilistic Inference for Machine Translation
Phil Blunsom; Miles Osborne. Probabilistic Inference for Machine Translation.
A Discriminative Latent Variable Model for Statistical Machine Translation (Blunsom et. al., 2008) の続編．前作では，synchronus context free grammar (SCFG) に基づく機械翻訳システムを，導出dを隠れ変数とするlog-linearモデルで定式化し，識別モデルで大域最適化を行う方法を示した．しかし，パラメータ推定（具体的には正則化項の計算）を可能にするため，翻訳システムから言語モデルを省略していた．
本論文では，言語モデルを確率的識別モデルに取り込むため，モンテカルロ法に基づいて正則化項を計算する．つまり，可能な導出をすべて列挙するのではなく，その部分集合をサンプリングして正則化項を近似する．本論文では，その部分集合を求めるアルゴリズムとして，ビーム探索を用いる方法，Markov Chain Monte Carlo (MCMC)を用いる方法を提案している．
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