Blandningsmodellering är en standardteknik för täthetsuppskattning, men dess användning i statistisk maskinöversättning (SMT) har just börjat utforskas. En av de största fördelarna med denna teknik är dess förmåga att lära sig specifika sannolikhetsfördelningar som bättre passar undergrupper av träningsdatasetet. Denna funktion är ännu viktigare i SMT med tanke på svårigheterna att översätta polysemiska termer vars semantiska beror på det sammanhang i vilket detta begrepp visas. I detta dokument beskriver vi en blandningsförlängning av HMM-anpassningsmodellen och härledning av Viterbi-anpassningar för att mata ett toppmodernt frasbaserat system. Experiment som genomförts på Europarl och News Commentary corpora visar det potentiella intresset och begränsningarna av blandningsmodellering.
I REF införs utvidgning av blandningen för modeller för HMM-justering.
Domain Adaptation in Statistical Machine Translation with Mixture Modelling
{'venue': 'Workshop on Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}