Det senaste årtiondet har bevittnat spännande arbete inom området statistisk maskinöversättning (SMT). En korrekt utvärdering av dess potential i verkliga sammanhang är dock fortfarande en diskutabel fråga. I denna studie undersöker vi beteendet hos en SMT-motor som ställs inför en corpus som skiljer sig mycket från den som den har tränats på. Vi visar att termologiska databaser är uppenbara resurser som bör användas för att öka prestandan hos en statistisk motor. Vi föreslår och utvärderar ett sätt att integrera terminologin i en SMT-motor som ger en betydande minskning av felfrekvensen i ord.
REF integrerade domänspecifika lexikon i översättningsmodellen för en SMT-motor som ger en betydande minskning av ordfelsfrekvensen.
Improving A General-Purpose Statistical Translation Engine By Terminological Lexicons
{'venue': 'CompuTerm International Workshop On Computational Terminology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}