Sammanfattning De senaste åren har ett ökat intresse för hybridisering av ytbaserade statistiska metoder och regelbaserade symboliska metoder för maskinöversättning (MT). Mycket av detta arbete är inriktat på att utvidga statistiska MT-system med symbolisk kunskap och komponenter. I det hybridiseringsmärke som diskuteras här går vi i motsatt riktning: att lägga till statistiska tvåspråkiga komponenter till ett symboliskt system. Vårt bassystem är Generation-tung maskinöversättning (GHMT), ett primärt symboliskt asymmetriskt tillvägagångssätt som tar upp frågan om flerspråkig MT resursfattigdom i källfattiga / målrika språkpar genom att utnyttja symboliska och statistiska målspråk resurser. GHMT:s statistiska komponenter är begränsade till målspråksmodeller, vilket utan tvekan gör det till en enkel form av ett hybridsystem. Vi utökar hybridkaraktären hos GHMT genom att lägga till statistiska tvåspråkiga komponenter. Vi beskriver också detaljerna i att omrikta den till Arabisk-Engelska MT. Arabernas morfologiska rikedom medför flera utmaningar för hybridiseringsuppgiften. Vi gör en omfattande utvärdering av flera systemvarianter. Vår utvärdering visar att denna nya variant av GHMT-ett primärt symboliskt system som utvidgas med enspråkiga och tvåspråkiga statistiska komponenter-har en högre grad av grammatikalitet än ett frasbaserat statistiskt MT-system, där grammatikalitet mäts i termer av korrekt verb-argument förverkligande och långdistansberoende översättning.
Som en motsatt riktning är en annan metod att lägga till statistiska tvåspråkiga komponenter till ett regelbaserat system REF, som har en högre grad av grammatikalitet än ett frasbaserat statistiskt MT-system, där grammatikalitet beräknas enligt korrekt verbargument implementeras och översättning av långdistansberoende.
Symbolic-to-statistical hybridization: extending generation-heavy machine translation
{'venue': 'Machine Translation', 'journal': 'Machine Translation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}