Vi rapporterar resultat från en domänanpassningsuppgift för statistisk maskinöversättning (SMT) med hjälp av cache-baserade adaptiva språk- och översättningsmodeller. Vi tillämpar en exponentiell sönderfallsfaktor och integrerar cachemodellerna i en standardfrasbaserad SMT-dekoder. Utan behov av domänspecifika resurser får vi en relativ förbättring på 2,6 % i genomsnitt i BLEU-poäng med hjälp av vårt dynamiska anpassningsförfarande.
REF föreslår cachebaserade språk- och översättningsmodeller, som bygger på nyligen översatta meningar.
Context Adaptation in Statistical Machine Translation Using Models with Exponentially Decaying Cache
{'venue': 'Proceedings of the 2010 Workshop on Domain Adaptation for Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}