I detta dokument föreslås en ny metod för att lösa problemet med täckning i SMT-systemet. Metoden genererar parafraser för källsida meningar av tvåspråkiga parallella data, som sedan paras ihop med målsidan meningar för att generera nya parallella data. Inom ramen för en statistisk parafrasgenerering använder vi en objektfunktion, kallad Sentence Novelty, för att välja parafraser som har den mest nya informationen till de tvåspråkiga träningskortus av SMT-modellen. Samtidigt beaktas sammanhanget via en språkmodell i källspråket för att säkerställa att parafrassubstitutionen är flytande och exakt. Jämfört med ett toppmodernt frasbaserat SMT-system (Moses), uppnår vår metod en förbättring på 1,66 poäng i termer av BLEU på en liten tränings corpus som simulerar en resursfattig miljö, och 1.06 poäng på en tränings corpus av medelstor storlek.
REF använder en statistisk ram för parafrasgenerering av källspråket.
Enriching SMT Training Data via Paraphrasing
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}