Vi beskriver en blandningsmodell för att anpassa ett statistiskt maskinöversättningssystem för nya domäner, med hjälp av vikter som är beroende av textavstånd till blandningskomponenter. Vi undersöker ett antal varianter på detta tillvägagångssätt, inklusive cross-domain kontra dynamisk anpassning; linjära kontra loglinear blandningar; språk- och översättningsmodell anpassning; olika metoder för att tilldela vikter; och granularitet av källenheten som anpassas till. De bästa metoderna ger en vinst på ungefär en BLEU-procentenhet jämfört med ett toppmodernt icke-anpassad baslinjesystem.
REF använde avståndsbaserade vikter i en blandningsmodell.
Mixture-Model Adaptation for SMT
{'venue': 'Workshop on Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}