Vi beskriver LIU-systemen för engelsk-tyska och tysk-engelska översättning i den gemensamma uppgiften WMT09. Vi fokuserar på två metoder för att förbättra ordet anpassning: (i) genom att tillämpa Giza++ i en andra fas på en omordnad utbildning corpus, där omordning baseras på anpassningarna från den första fasen, och (ii) genom att lägga till lexical data som erhållits som högprecision anpassningar från en annan ordjusterare. Dessa metoder studerades i samband med ett system som använder sammansatt bearbetning, en morfologisk sekvensmodell för tyska, och en del av talsekvensmodellen för engelska. Båda metoderna gav vissa förbättringar i översättningskvalitet mätt enligt Bleu och Meteor score, men inte konsekvent. Alla system använde både out-ofdomain- och in-domändata eftersom de blandade corpus hade bättre poäng i utgångskonfigurationen.
REF rapporterade också att användningen av POS-baserad och morfologisk sekvensmodell skulle ge en förbättring av översättningskvaliteten mellan engelska och tyska i den gemensamma uppgiften WMT09.
Improving Alignment for SMT by Reordering and Augmenting the Training Corpus
{'venue': 'Proceedings of the Fourth Workshop on Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}