Semantics-Based Machine Translation with Hyperedge Replacement Grammars

We present an approach to semantics-based statistical machine translation that uses synchronous hyperedge replacement grammars to translate into and from graph-shaped intermediate meaning representations, to our knowledge the first work in NLP to make use of synchronous context free graph grammars. We present algorithms for each step of the semantics-based translation pipeline, including a novel graph-to-word alignment algorithm and two algorithms for synchronous grammar rule extraction. We investigate the influence of syntactic annotations on semantics-based translation by presenting two alternative rule extraction algorithms, one that requires only semantic annotations and another that additionally relies on syntactic annotations, and explore the effect of syntax and language bias in meaning representation structures by running experiments with two different meaning representations, one biased toward an English syntax-like structure and another that is language neutral. While preliminary work, these experiments show promise for semantically-informed machine translation. TITLE AND ABSTRACT IN GERMAN Semantikbasierte Maschinelle Übersetzung mit Hyperkantenersetzungsgrammatiken Wir beschreiben einen Ansatz zur semantikbasierten statistischen maschinellen Übersetzung, der synchrone Hyperkantenersetzungsgrammatiken benutzt um in und aus graphgeformten Zwischenrepräsentationen zu übersetzen. Unseres Wissens ist dies die erste Arbeit in der natürlichen Sprachverarbeitung die synchrone kontextfreie Graphgrammatiken verwendet. Wir beschreiben Algorithmen für jeden Schritt der semantikbasierten Übersetzungskette, inklusive einem neuen Graph-zu-Wort Alinierungsalgorithmus und automatische Regelextraktionsalgorithmen für synchrone Grammatiken. Wir untersuchen den Effekt der syntaktischen Annotation auf semantikbasierte Übersetzung, indem wir zwei verschiedene Regelextraktionsalgorithmen vorstellen, einen, der lediglich semantische Annotationen erfordert und einen, der zusätzlich syntaktische Informationen verwendet. Wir untersuchen ausserdem den Einfluss von semantischen Repräsentationen die auf bestimmte Syntax und Sprache ausgerichted sind indem wir mit zwei verschiedenen Repräsentationen experimentieren: mit einer englischausgerichteten syntaxartigen Struktur und mit einer sprachneutralen Struktur. Unsere Arbeit zeigt dass semantikbasierte maschinelle Übersetzung vielversprechend ist. ∗ The authors contributed equally to this work and are listed in randomized order.