Översättningsmodeller som används för statistisk maskinöversättning kompileras från parallell corpora; sådana corpora är manuellt översatta, men riktningen för översättning är vanligtvis okänd, och ignoreras följaktligen. Men mycket forskning i översättningsstudier visar att riktningen för översättningsfrågor, som översatt språk (översatt) har många unika egenskaper. Speciellt, frastabeller konstruerade av parallell corpora översatt i samma riktning som översättningsuppgiften presterar bättre än de konstruerade från corpora översatta i motsatt riktning. Vi bekräftar på nytt att så verkligen är fallet, men betonar vikten av att även använda texter översatta i 'fel' riktning. Vi drar nytta av information om översättningens riktning i att bygga frastabeller, genom att anpassa översättningsmodellen till de speciella egenskaperna hos translationese. Vi definierar entropybaserade åtgärder som uppskattar korrespondensen av målspråksfraser till translationese, vilket eliminerar behovet av att kommentera parallell corpus med information om riktningen för översättning. Vi visar att införandet av dessa åtgärder som egenskaper i frastabellerna för statistiska maskinöversättningssystem resulterar i konsekventa, statistiskt signifikanta förbättringar av översättningens kvalitet.
REF Lembersky m.fl. (, 2013 bekräftade dessa resultat, för fler språkpar, och föreslog ett sätt att anpassa översättningsmodeller till egenskaperna hos translationese.
Adapting Translation Models to Translationese Improves SMT
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}