Klassbaserad språkmodellering (LM) är en långsiktig och effektiv metod för att övervinna datas gleshet i samband med n-grams modellutbildning. I statistisk maskinöversättning (SMT) har olika former av klassbaserade LMs visat sig förbättra grundläggande översättningskvalitet när de används i kombination med standard ordnivå LMs men inget publicerat arbete har systematiskt jämfört olika typer av klasser, modellformer och LM kombinationsmetoder i en enhetlig SMT-inställning. Detta dokument syftar till att fylla dessa luckor genom att fokusera på det utmanande problemet med att översätta till ryska, ett språk med rik inflectional morfologi och komplexa avtal fenomen. Vi genomför vår utvärdering i ett stordatascenario och rapporterar statistiskt signifikanta BLEU-förbättringar på upp till 0,6 poäng vid användning av en förfinad variant av den klassbaserade modell som ursprungligen föreslogs av Brown et al. (1992)................................................................................................
REF jämför klassbaserade språkmodeller med olika typer av etiketter när det gäller deras prestanda i översättning till morfologiskt rika språk.
Class-Based Language Modeling for Translating into Morphologically Rich Languages
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}