Oöversatta ord utgör fortfarande ett stort problem för Statistiska Maskinöversättningen (SMT), och nuvarande SMT-system begränsas av mängden parallella utbildningstexter. Att förstärka träningsdata med parafraser som genereras genom att svänga genom andra språk lindrar detta problem, särskilt för de så kallade "lågdensitetsspråken". Men pivotering kräver ytterligare parallella texter. Vi tar itu med detta problem genom att härleda parafraser enspråkigt, med hjälp av fördelningssemantiska likhetsåtgärder, vilket ger tillgång till större utbildningsresurser, såsom jämförbar och icke-närstående enspråkig korpora. Vi presenterar vad som är för vår kunskap den första framgångsrika integrationen av en collocational strategi för oöversatta ord med en end-to-end, state of the art SMT-system som visar betydande översättningsförbättringar i en låg-resurs inställning.
Ref härled parafraser från enspråkiga data med hjälp av fördelningslikviditetsmått.
Improved Statistical Machine Translation Using Monolingually-Derived Paraphrases
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}