I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt som använder en maskininlärningsmetod för att förbättra pivotbaserad statistisk maskinöversättning (SMT). För språkpar med få tvåspråkiga data, en möjlig lösning i pivot-baserade SMT använder ett annat språk som en "bro" för att generera käll-målöversättning. En av svagheterna är dock att vissa användbara källmålsöversättningar inte kan genereras om motsvarande källfras och målfras ansluter till olika pivotfraser. För att lindra problemet använder vi Markov slumpmässiga promenader för att ansluta möjliga översättningsfraser mellan käll- och målspråk. Experimentella resultat av Europaparlamentets data, talade språkdata och webbdata visar att vår metod leder till betydande förbättringar av alla uppgifter över baslinjesystemet.
REF använde slumpmässig gångmetod för att förbättra anslutning av pivotfraser, skapa mycket fler kandidater för källfraser och lindra OOV-problemen.
Improving Pivot-Based Statistical Machine Translation Using Random Walk
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}