Trots sin potential att förbättra det lexiska urvalet, de flesta toppmoderna maskinöversättningssystem tar endast minimal kontextuell information i beaktande. Vi fångar sammanhang med en ämnesmodell över distributionsprofiler uppbyggda från sammanhangsorden i varje översättningsenhet. Ämnesfördelningar kan härledas för varje översättningsenhet och användas för att dynamiskt anpassa översättningsmodellen till ett givet testsammanhang genom att mäta deras likhet. Vi visar att en kombination av information från både lokala och globala testsammanhang bidrar till att förbättra det lexiska urvalet och överträffar ett baslinjesystem med upp till 1.15 BLEU. Vi testar vår ämnesanpassade modell på en mängd olika data som innehåller dokument från tre olika domäner och uppnår konkurrenskraftig prestanda jämfört med två övervakade domänanpassade system.
REF använder ämnesanpassad modell för att förbättra det lexiska urvalet.
Dynamic Topic Adaptation for SMT using Distributional Profiles
{'venue': 'WMT@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}