Vi uppnådde en toppmodern prestanda i statistisk maskinöversättning genom att använda ett stort antal funktioner med en online stor-marginal utbildning algoritm. Miljontals parametrar var endast stämda på en liten utveckling uppsättning som består av mindre än 1K meningar. Experiment på arabiska-till-engelska översättning indikerade att en modell utbildad med gles binära funktioner överträffade ett konventionellt SMT-system med ett litet antal funktioner.
Införlivandet av ett stort antal glesa funktioner beskrivs i REF.
Online Large-Margin Training for Statistical Machine Translation
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}