Domänanpassningen har nyligen fått intresse för statistisk maskinöversättning för att klara av den prestandaminskning som observerats när testförhållandena avviker från utbildningsvillkoren. Grundidén är att uppgifter om utbildning inom huvudområdet kan utnyttjas för att anpassa alla komponenter i ett redan utvecklat system. Tidigare arbeten visade små resultatvinster genom att anpassa sig från begränsade tvåspråkiga data. Här siktar vi istället på betydande resultatvinster genom att utnyttja stora men billiga enspråkiga in-domändata, antingen i källan eller i målspråket. Vi föreslår att man syntetiserar en tvåspråkig corpus genom att översätta de enspråkiga anpassningsdata till motsvarande språk. Undersökningar har gjorts av ett modernt frasbaserat system som är utbildat i den spansk-engelska delen av FN:s organ och anpassats till motsvarande Europarl-data. Översättning, ombeställning och språkmodeller uppskattades efter att ha översatt in-domäntexter med utgångsvärdet. Genom att optimera interpoleringen av dessa modeller på en utvecklingsuppsättning förbättrades BLEU-poängen från 22,60 % till 28,10 % på en testuppsättning.
REF utnyttjade en in-domain enspråkig corpus för att syntetisera en pseudo tvåspråkig corpus och tränade en indomain översättning modell från syntetiserade corpus.
Domain Adaptation for Statistical Machine Translation with Monolingual Resources
{'venue': 'Proceedings of the Fourth Workshop on Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}