Traditionellt har statistiska maskinöversättningssystem förlitat sig på parallella tvåspråkiga data för att träna en översättningsmodell. Tvåspråkiga parallella data är visserligen dyra att generera, men enspråkiga uppgifter är relativt vanliga. Ändå har enspråkiga data underutnyttjats, efter att ha använts främst för att utbilda en språkmodell i målspråket. Detta dokument beskriver en ny metod för att använda enspråkiga måldata för att förbättra prestandan hos ett statistiskt maskinöversättningssystem på nyheter. Metoden utnyttjar förekomsten av jämförbara text-multipla texter på målspråket som diskuterar samma eller liknande berättelser som finns i källspråksdokumentet. För varje källdokument som ska översättas söks en stor enspråkig data i målspråket efter dokument som kan vara jämförbara med källdokumenten. Dessa dokument används sedan för att anpassa MT-systemet för att öka sannolikheten för att skapa texter som liknar det jämförbara dokumentet. Experimentella resultat som erhållits genom att anpassa både språk- och översättningsmodeller visar betydande vinster jämfört med baslinjesystemet.
REF beskriver en ny domänanpassningsmetod för att använda enspråkiga måldata för att förbättra prestandan hos ett statistiskt maskinöversättningssystem på nyheter.
Language and Translation Model Adaptation using Comparable Corpora
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}