Denna artikel visar hur automatisk disambigering av diskursen Samband kan förbättra Statistiska Maskinöversättning (SMT) från engelska till franska. Connectives är först disambiguated i termer av diskursen relation de signalerar mellan segment. Flera klassiatorer utbildade med syntaktiska och semantiska funktioner når toppmoderna prestanda, med F1-poäng på 0,6 till 0,8 över tretton tvetydiga engelska bindväv. Labeld bindväv används sedan i SMT-system antingen genom att ändra deras frastabell, eller genom att träna dem på märkt korpora. De bästa modifierade SMT-systemen förbättrar översättningen av bindväv utan att försämra BLEU-poängen. Ett tröskelbaserat SMT-system som endast använder högsäkerhetsetiketter förbättrar BLEU-poängen med 0,2-0,4 poäng.
Meyer och Popescu-Belis REF utforska diskursen Samband för att förbättra kvaliteten på översättningen.
Using Sense-labeled Discourse Connectives for Statistical Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of the Joint Workshop on Exploiting Synergies between Information Retrieval and Machine Translation (ESIRMT) and Hybrid Approaches to Machine Translation (HyTra)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}