Språkkodsbyte (LCS) är en situation där två eller flera språk dyker upp i samband med ett enda samtal. Till exempel, på engelskaKinesiska kodbyte, kan det finnas en mening som "···15©  på mötet (Vi kommer att ha ett möte i 15 minuter)". Traditionell maskinöversättning (MT) system behandlar LCS data som buller, eller precis som vanliga meningar. Om LCS-data behandlas intelligent kan det dock ge en användbar signal för utbildning av orduppriktning och MT-modeller. Dessutom kommer LCS-data från icke-nyhetskällor som kan öka mångfalden av utbildningsdata för MT. I detta dokument tar vi först ut begränsningar från denna kod byta data och sedan införliva dem i ett ord anpassning modell utbildning förfarande. Vi visar också att genom att använda kodbytesdata kan vi tillsammans träna en ordjusteringsmodell och en språkmodell med samträning. Våra tekniker för att införliva LCS-data förbättras med 2,64 i BLEU poäng jämfört med ett baslinje MT system tränas med endast standard mening-aligned corpora.
Medan kod-switchade data traditionellt ses som buller när utbildning maskinöversättningssystem, REF visade att på lämpligt sätt upptäcka codeswitching kan bidra till att informera ordjustering och förbättra maskinöversättningens kvalitet.
Improving Word Alignment Using Linguistic Code Switching Data
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}