I detta papper presenterar vi en hybrid statistisk maskinöversättning (SMT)-exempel-baserat MT (EBMT) system som visar betydande förbättring över både SMT och EBMT baslinjesystem. Först presenterar vi ett runtime EBMT-system med hjälp av ett subsentiellt översättningsminne (TM). EBMT-systemet kombineras ytterligare med ett SMT-system för effektiv hybridisering av systemparet. Hybridsystemet uppvisar en betydande förbättring av översättningskvaliteten (0,82 och 2,75 absoluta BLEU-poäng) för två olika språkpar (En-Tr) och EngelskFranska (En-Fr) jämfört med basvärdet för SMT-systemet. EBMT-metoden lider dock av betydande tidskomplexa frågor för en runtime-strategi. Vi utforskar två metoder för att göra systemet skalbart i drifttid. För det första använder vi en heuristisk metod. För det andra använder vi en IR-baserad indexeringsteknik för att påskynda det tidskrävande matchningsförfarandet för EBMT-systemet. Den indexbaserade matchningsförfarandet avsevärt förbättrar körtidens hastighet utan att påverka översättningens kvalitet.
REF undersöker två metoder för att uppnå skalbar EBMT.
Combining EBMT, SMT, TM and IR Technologies for Quality and Scale
{'venue': 'Proceedings of the Joint Workshop on Exploiting Synergies between Information Retrieval and Machine Translation (ESIRMT) and Hybrid Approaches to Machine Translation (HyTra)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}