Vi använder tvåspråkiga lexikon induktionstekniker, som lär sig översättningar från enspråkiga texter på två språk, för att bygga en end-to-end statistisk maskinöversättning (SMT) system utan användning av någon tvåspråkig mening-aligned parallell corpora. Vi presenterar en detaljerad analys av noggrannheten hos tvåspråkig lexikoninduktion, och visar hur en discriminativ modell kan användas för att kombinera olika signaler av översättningslikvärdighet (som kontextuell likhet, tidslikhet, ortografisk likhet och ämneslikhet). Vår discriminativa modell producerar översättningar med högre noggrannhet än tidigare tvåspråkiga lexikoninduktionstekniker. Vi återanvänder dessa signaler av översättningslikvärdighet som funktioner på ett frasbaserat SMT-system. Dessa enspråkigt beräknade funktioner förbättrar låg resurs SMT-system förutom att tillåta end-to-end maskinöversättning utan parallell corpora. Naturlig språkteknik 1 (1): 1-34. Tryckt i Förenade kungariket
REF visar att kombination av enspråkiga signaler i en övervakad logistisk regressionsmodell ger högre noggrannhet ordöversättningar än oövervakade modeller.
End-to-end statistical machine translation with zero or small parallel texts
{'venue': 'Nat. Lang. Eng.', 'journal': 'Nat. Lang. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}