Morfologiskt rika språk utgör en utmaning för statistisk maskinöversättning (SMT). Denna utmaning förstoras när den översätts till ett morfologiskt rikt språk. I detta arbete tar vi itu med denna utmaning inom ramen för en bred täckning engelska-till-arabisk frasbaserad statistisk maskinöversättning (PBSMT). Vi utforskar den största uppsättningen arabiska segmenteringsprogram som sträcker sig från full ordform till helt segmenterade former och undersöker effekterna på systemets prestanda. Våra resultat visar en skillnad på 2,31 BLEU-poäng i genomsnitt för alla testuppsättningar mellan de bästa och sämsta segmenteringssystemen, vilket tyder på att valet av segmenteringssystem har en betydande effekt på prestandan hos ett engelsk-till-arabiskt PBSMT-system i ett stort datascenario. Vi visar att ett enkelt segmenteringssystem kan fungera såväl som det bästa och mer komplicerade segmenteringsschemat. En djupgående analys av effekten av segmenteringsval på komponenterna i ett PBSMT-system visar att textfragmentering har en negativ inverkan på språkmodellernas perplexitet och att aggressiv segmentering avsevärt kan öka storleken på frastabellen och osäkerheten i valet av kandidatöversättningsfraser under avkodningen. En undersökning av de olika systemens produktion visar att produktionen kompletterar varandra och att det finns stora möjligheter att kombinera dem.
Inverkan av arabisk morfologisk segmentering på prestandan av en bred täckning Engelsk-till-arabisk Statistisk maskin översättning diskuterades i arbetet av Al-Haj och Lavie REF.
The impact of Arabic morphological segmentation on broad-coverage English-to-Arabic statistical machine translation
{'venue': 'Machine Translation', 'journal': 'Machine Translation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}