Vi presenterar ny direkt dataanalys som visar att dynamiskt uppbyggda kontextberoende ordöversättningslexikon är mer användbara resurser för frasbaserad statistisk maskinöversättning (SMT) än konventionella statiska ordöversättningslexikon, som ignorerar all kontextuell information. Efter flera år av överraskande negativa resultat tyder det senaste arbetet på att kontextberoende ordöversättningslexikon är en lämplig ram för att framgångsrikt införliva Word Sense Disambiguation (WSD) modellering i SMT. Detta tillvägagångssätt har dock hittills endast utvärderats med hjälp av automatiska kvalitetsmått för översättning, vilka är viktiga, men aggregerar många olika faktorer. En direkt analys behövs fortfarande för att förstå hur kontextberoende ordöversättningslexikon påverkar översättningens kvalitet, och om den ytterligare komplexitet de introducerar verkligen är nödvändig. I detta dokument fokuserar vi på betydelsen av kontextberoende översättningslexikon på lexiskt val i frasbaserade SMT och visar att kontextberoende lexikon är mer användbara för ett frasbaserat SMT-system än ett konventionellt lexikon. Ett typiskt frasbaserat SMT-system använder sig av mer och längre fraser med kontextmodellering, inklusive fraser som inte sågs särskilt ofta under utbildningen. Även när segmenteringen är identisk ger kontextberoende lexikon översättningar som matchar referenser oftare än konventionella lexikon.
I Carpuat & Wu (2007), till exempel word sense disambiguation tekniker introduceras i statistisk maskinöversättning; och i REF, dynamiskt byggd kontextberoende meningsöversättning lexikon visas vara mer användbara för frasbaserad maskinöversättning än konventionella statiska fraser översättning lexikon, som ignorerar all kontextuell information.
Evaluation of Context-Dependent Phrasal Translation Lexicons for Statistical Machine Translation
{'venue': 'LREC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}