I statistisk maskinöversättning, uppskatta ord-till-ord anpassning sannolikheter för översättningen modellen kan vara svårt på grund av problemet med glesa data: de flesta ord i en given corpus förekommer som mest en handfull gånger. Med ett mycket böjt språk som tjeckiska kan detta problem vara särskilt allvarligt. Dessutom återspeglas inte mycket av den morfologiska variationen i tjeckiska ord vare sig i morfologin eller syntaxen på ett språk som engelska. I detta arbete visar vi att med hjälp av morfologisk analys för att ändra den tjeckiska indata kan förbättra ett tjeckisk-engelska maskinöversättningssystem. Vi undersöker flera olika metoder för att införliva morfologisk information, och visar att ett system som kombinerar dessa metoder ger de bästa resultaten. Vårt slutliga system uppnår ett BLEU-poäng på.333 jämfört med.270 för det grundläggande ord-till-ord-systemet.
REF visade att en ändring av tjeckiska som ingångsspråk med hjälp av 'pseudowords' förbättrar det tjeckisk-engelska maskinöversättningssystemet.
Improving Statistical MT Through Morphological Analysis
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}