Detta dokument tar upp problemet med att välja lämpliga övnings mening par från en mix-ofdomains parallella corpus för en översättning uppgift som representeras av en liten in-domän parallell corpus. Vi föreslår en ny latent domänöversättningsmodell som inkluderar domänföreskrifter, domänberoende översättningsmodeller och språkmodeller. Målet med lärande är att uppskatta sannolikheten för att en mening par i mix-domän corpus att vara in-eller out-domain med hjälp av in-domain corpus statistik som tidigare. Vi härleder en EM-utbildningsalgoritm och tillhandahåller lösningar för att uppskatta out-domänmodeller (med endast in- och mix-domändata). Vi rapporterar om experiment i dataval (intrinsic) och maskinöversättning (extrinsic) på en stor parallell corpus som består av en blandning av en ganska olika uppsättning domäner. Våra resultat visar att vår latenta domäninbjudan överträffar de befintliga baslinjerna avsevärt. Vi tillhandahåller också en analys av fördelarna med vårt tillvägagångssätt i förhållande till befintliga tillvägagångssätt. Stor parallellkorpora är viktigt för utbildning av statistiska MT-system. Förutom storleken, kan relevansen av en parallell utbildning corpus till översättningsuppgiften till hands vara avgörande för systemets prestanda, cf. (Axelrod m.fl., 2011;. I detta dokument tittar vi på dataval där vi har tillgång till en stor parallell dataarkiv C mix, som representerar en ganska varierad blandning av domäner, och vi får ett urval av i-domän parallella data C i, exemplifiera en målöversättning uppgift. Helt enkelt concatenating C i med C mix ger inte alltid bästa prestanda, eftersom inklusive irrelevanta meningar kan vara mer skadligt än fördelaktigt, se. (Axelrod m.fl., 2011) För att göra det bästa av tillgängliga data, måste vi välja meningar från C mix för deras relevans för att översätta meningar från C i. Axelrod m.fl. (2011) och uppföljningsarbete, t.ex., Välj mening par i C mix med hjälp av kors-entropi skillnaden mellan i- och mix-domän språk modeller, både källa och mål sidor, en ändring av Moore och Lewis metod (Moore och Lewis, 2010). I översättningssammanhang har dock ofta en källfras olika sinnen/översättningar inom olika områden, vilket inte kan särskiljas med enspråkiga språkmodeller. Beroendet av översättningsvalet på domänen tyder på att ordet anpassningar själva bättre kan vara beroende av domäninformation. I datavalsinställningen innehåller dock corpus C ofta inte användbara domänmarkörer, och C i innehåller bara ett litet prov av i-domän mening par. I detta papper presenterar vi en latent domän översättning modell som väger varje mening par f, e  på C blanda med en sannolikhet P (D  på f, e) för att vara in-domän (D 1 ) eller ut-domän (D 0 ). Vår modell definierar P (e, f ) = D-D 1,D 0 } P-P (e, f-D), med hjälp av en latent domänvariabel D (D 0, D 1 }. Med hjälp av dubbelriktade översättningsmodeller, leder detta till en domän tidigare P (D), domänberoende översättningsmodeller P t (··, D) och språkmodeller P lm (·  på D) som i Ekvation 1: Detta arbete licensieras under en Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ett annat tillvägagångssätt för meningsval visas i REF, där författarna föreslår en latent domänöversättningsmodell för att skilja mellan dolda in- och out-of-domändata.
Latent Domain Translation Models in Mix-of-Domains Haystack
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}