Denna uppsats handlar om att förbättra kvaliteten på arabisk-engelska statistisk maskinöversättning (SMT) på dialektisk arabisk text med hjälp av morfologisk kunskap. Vi presenterar en lättviktig regelbaserad metod för att producera moderna standard arabiska (MSA) parafraser av dialektiska arabiska ut-of-vokabulary (OOV) ord och lågfrekventa ord. Vårt tillvägagångssätt utökar en befintlig MSA-analysator med ett litet antal morfologiska klitiker, och använder överföringsregler för att generera parafraslattices som är indata till ett toppmodernt frasbaserat SMT-system. Detta tillvägagångssätt förbättrar BLEU-poängen på ett blindtest med 0,56 absoluta BLEU (eller 1,5 % relativ). En manuell felanalys av översatta dialektiska ord visar att vårt system producerar korrekta översättningar i 74% av tiden för OOVs och 60% av tiden för lågfrekventa ord.
REF utvecklade en regelbaserad algoritm för att generera moderna standard arabiska (MSA) parafraser för dialektiska arabiska fraser ges till en statistikbaserad automatisk översättning system.
Dialectal to Standard Arabic Paraphrasing to Improve Arabic-English Statistical Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of the First Workshop on Algorithms and Resources for Modelling of Dialects and Language Varieties', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}