Vi utforskar effektiv domänanpassning för uppgiften statistisk maskinöversättning baserad på att extrahera meningar från en stor generaldomän parallell corpus som är mest relevanta för måldomänen. Dessa meningar kan väljas med enkla korsentropiska metoder, av vilka vi presenterar tre. Eftersom dessa meningar inte själva är identiska med de in-domändata, kallar vi dem pseudo in-domän subcorpora. Dessa subcorpora -1% storleken på originalet -kan sedan användas för att träna små domänanpassade Statistical Machine Translation (SMT) system som överträffar system utbildade på hela corpus. Prestanda förbättras ytterligare när vi använder dessa domänanpassade modeller i kombination med en sann in-domänmodell. Resultaten visar att fler träningsdata inte alltid är bättre, och att bästa resultat uppnås genom korrekt domänrelevant dataval, samt att kombinera in- och generaldomänsystem under avkodning.
Cross-entropy baserad metod används för att välja ut-domän meningar för utbildning SMT REF.
Domain Adaptation via Pseudo In-Domain Data Selection
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}