Toppmoderna maskinöversättningssystem (MT) är fortfarande långt ifrån perfekta. Ett alternativ är det så kallade Interactive Machine Translation (IMT). Inom denna ram kombineras kunskapen hos en mänsklig översättare med ett MT-system. Det stora flertalet av det befintliga arbetet med IMT använder sig av det välkända paradigmet för batch-inlärning. I paradigmet för batch-inlärning genomförs utbildningen av IMT-systemet och den interaktiva översättningsprocessen i separata steg. Detta paradigm kan inte dra nytta av den nya kunskap som skapas av användaren av IMT-systemet. I detta dokument presenterar vi en tillämpning av online-lärande paradigm på IMT-ramverket. I inlärningsparadigmet online är utbildnings- och förutsägelserna inte längre åtskilda. Denna funktion är särskilt användbar i IMT eftersom det gör det möjligt att ta hänsyn till användarens feedback. De inlärningsmetoder på nätet som föreslås här uppdaterar stegvis de statistiska modeller som är involverade i översättningsprocessen. Empiriska resultat visar den stora potentialen för online-inlärning inom IMT-ramverket.
Vi har antagit de inlärningsmetoder online som föreslås i REF för att genomföra vårt IMT-system.
Online Learning for Interactive Statistical Machine Translation
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}