Vi presenterar en ny metod för att förutsäga böjda ordformer för att generera morfologiskt rika språk i maskinöversättning. Vi använder en rik uppsättning syntaktiska och morfologiska kunskapskällor från både käll- och mål meningar i en probabilistisk modell, och utvärderar deras bidrag till att generera ryska och arabiska meningar. Våra resultat visar att den föreslagna modellen avsevärt överträffar den allmänt använda baslinjen för en trigrammålspråksmodell; i synnerhet, användningen av morfologiska och syntaktiska egenskaper leder till stora vinster i förutsägelsenoggrannhet. Vi visar också att den föreslagna metoden är effektiv med en relativt liten mängd data.
REF presenterar en metod för att förutsäga inflektionen av ryska och arabiska meningar i linje med engelska meningar.
Generating Complex Morphology for Machine Translation
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}