Vi föreslår flera tekniker för att förbättra den statistiska maskinöversättningen mellan nära relaterade språk med knappa resurser. Vi använder tecken-nivå översättning utbildad på n-gram-tecken-justerade bitexts och stämda med ord-nivå BLEU, som vi ytterligare förstärker med tecken-baserad translitterering på ordnivå och kombinera med en ord-nivå översättningsmodell. Utvärderingen av makedonska-bulgariska filmtexter visar en förbättring av 2,84 BLEU-poäng över en frasbaserad ordnivå.
På samma sätt föreslår Ref att man kombinerar modeller för anpassning på ordnivå och teckennivå för att förbättra maskinöversättningen mellan två närbesläktade språk.
Combining Word-Level and Character-Level Models for Machine Translation Between Closely-Related Languages
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}