För att anpassa en översättningsmodell som är utbildad från data på ett område till ett annat, ägnade tidigare verk större uppmärksamhet åt studier av parallell corpus samtidigt som man ignorerade den in-domänen enspråkiga corpora som lättare kan erhållas. I det här dokumentet föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för anpassning av översättningsmodeller genom att använda enspråkig enspråkig information i stället för den tvåspråkiga in-domänen corpora, som införlivar ämnesinformationen i uppskattningen av översättningssannolikheten. Vår metod fastställer förhållandet mellan den utanför-domänen tvåspråkiga corpus och den inom-domänen enspråkiga corpora via ämnesmappning och fras-topic fördelning sannolikhetsuppskattning från in-domain monolingual corpora. Experimentellt resultat på NIST Kinesisk-Engelska översättning uppgift visar att vår strategi avsevärt överträffar baslinjesystemet.
REF använder ämnesfördelningen av enspråkig enspråkig corpus för att anpassa översättningsmodellen.
Translation Model Adaptation for Statistical Machine Translation with Monolingual Topic Information
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}