Översättning till morfologiskt rika språk är ett viktigt men motsträvigt problem i MT. Vi presenterar ett enkelt och effektivt tillvägagångssätt som behandlar problemet i två faser. För det första, en diskriminerande modell lär sig att förutsäga böjningar av målord från rika källsidan annoteringar. Sedan används denna modell för att skapa ytterligare meningsspecifika ord- och frasnivåöversättningar som läggs till en standardöversättningsmodell som "syntetiska" fraser. Vår strategi bygger på morfologisk analys av målspråket, men vi visar att en oövervakad Bayesian modell av morfologi framgångsrikt kan användas i stället för en övervakad analysator. Vi rapporterar betydande förbättringar i översättningskvaliteten när vi översätter från engelska till ryska, hebreiska och swahili.
Chahuneau m.fl. REF har föreslagit en metod för att översätta engelska till morfologiskt rika språk genom att bygga en modell för att förutsäga böjningar av ord i målspråket.
Translating into Morphologically Rich Languages with Synthetic Phrases
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}