Vi integrerar semantisk information i två steg i översättningsprocessen av ett toppmodernt SMT-system. En Word Sense Disambiguation (WSD) klassificerare producerar en sannolikhetsfördelning över översättningskandidater av källord som utnyttjas på två sätt. För det första tjänar sannolikheterna till att omvärdera en lista över n-bästa översättningar som produceras av systemet. För det andra används WSD-prognoserna för att bygga en kompletterande språkmodell för varje mening, som syftar till att gynna översättningar som verkar lämpligare i detta specifika sammanhang. Båda tillvägagångssätten leder till betydande förbättringar i översättningsprestanda, vilket belyser nyttan av disambiguation från källsidan för SMT.
På samma sätt använder REF ) en WSD-klassificering för att generera en sannolikhetsfördelning av parfraser och för att bygga en lokal språkmodell.
WSD for n-best reranking and local language modeling in SMT
{'venue': 'Proceedings of the Sixth Workshop on Syntax, Semantics and Structure in Statistical Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}