摘要

本文由Ergun Bic¸ici撰写，探讨了使用稀疏回归技术进行机器翻译的方法。文章通过传导回归技术学习源语言和目标语言特征之间的映射，并利用这些映射生成机器翻译输出。特别地，文章展示了L1正则化回归（lasso）在处理稀疏特征集时比L2正则化回归更为有效。此外，文章介绍了“dice”实例选择方法，用于在有限的计算资源和预期准确性水平下选择合适的训练实例，以学习正确的特征映射。实验结果表明，L1正则化回归在回归测量和使用图解码的翻译实验中均优于L2正则化回归，尤其是在德语到英语和西班牙语到英语的翻译任务中表现出色。

原理

文章的核心在于利用L1正则化回归技术来学习源语言和目标语言特征之间的映射。L1正则化通过增加稀疏性，使得特征映射矩阵中的非零元素更少，从而接近置换矩阵。这种方法通过减少特征集的维度，不仅减轻了计算负担，还提高了翻译质量。具体来说，L1正则化回归通过最小化目标函数，该函数包含数据拟合项和L1范数正则化项，从而实现特征选择和系数值的减少。

流程

文章详细描述了机器翻译的工作流程，包括特征映射的定义、训练实例的选择以及回归模型的训练和评估。首先，通过特征映射器将字符串序列映射到高维实数空间。然后，使用“dice”实例选择方法优化源语言的二元覆盖，以最小化源和目标特征对齐的难度。接着，通过L1正则化回归模型学习特征映射，并使用图解码技术进行翻译实验。实验中，通过比较不同回归技术的性能，验证了L1正则化回归在特征估计和翻译生成中的优越性。

应用

文章提出的稀疏回归技术在机器翻译领域具有广泛的应用前景。特别是在处理小词汇量和训练集规模的翻译领域，L1正则化回归技术能够提供一种替代传统基于短语的解码系统的有效方法。此外，该技术还可以应用于其他需要特征映射和稀疏表示的领域，如自然语言处理和数据挖掘。