Vi uppskattar parametrarna för en frasbaserad statistisk maskinöversättning från enspråkig corpora istället för en tvåspråkig parallell corpus. Vi utökar befintlig forskning om tvåspråkig lexikoninduktion för att uppskatta både lexikala och frasal översättningsannolikheter för MT-skala frastabeller. Vi föreslår en ny algoritm för att uppskatta omordning sannolikheter från enspråkig data. Vi rapporterar översättningsresultat för en end-to-end översättningssystem med hjälp av dessa enspråkiga funktioner ensam. Vår metod kräver endast enspråkig korpora i käll- och målspråk, en liten tvåspråkig ordbok, och en liten bitext för tuning funktionsvikter. I detta dokument undersöker vi en idealisering där en frastabell ges. Vi undersöker försämringen i översättningsprestanda när tvåspråkigt uppskattade översättningsannolikhet tas bort och visar att 80%+ av förlusten kan återvinnas med enspråkigt uppskattade funktioner ensam. Vi visar också att våra enspråkiga funktioner lägger till 1,5 BLEU-poäng i kombination med vanliga tvåspråkigt uppskattade parlionstabellsfunktioner.
REF föreslår en metod som använder en befintlig frastabell och en liten tvåspråkig lexikon, och utför BLI med hjälp av enspråkig corpora.
Toward Statistical Machine Translation without Parallel Corpora
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}