Vi jämför två pivotstrategier för frasbaserad statistisk maskinöversättning (SMT), nämligen frasöversättning och meningsöversättning. Frasen översättningsstrategi innebär att vi direkt konstruerar en fras översättning tabell (fras-tabell) av källan och målspråk par från två fras-tabeller; en konstruerad från källspråket och engelska och en konstruerad från engelska och målspråket. Vi använder sedan den frastabellen i ett frasbaserat SMT-system. Meningen översättningsstrategi innebär att vi först översätta en källspråk mening till n engelska meningar och sedan översätta dessa n meningar till målspråk meningar separat. Sedan väljer vi den högsta poäng meningen från dessa mål meningar. Vi genomförde kontrollerade experiment med hjälp av Europarl corpus för att utvärdera resultatet av dessa pivotstrategier jämfört med direkt utbildade SMT-system. Frasen översättningsstrategi betydligt överträffade meningen översättningsstrategi. Dess relativa prestanda var 0,92 till 0,97 jämfört med direktutbildade SMT-system.
REF genomförde två pivotstrategier (fras översättning och mening översättning) och gjorde experiment på Europarl corpus för att utvärdera systemets prestanda.
A Comparison of Pivot Methods for Phrase-Based Statistical Machine Translation
{'venue': 'Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}