Nuvarande system för statistisk maskinöversättning (SMT) tränas på meningsjusterad och ordjusterad parallelltext som samlas in från olika källor. Translationsmodellparametrar beräknas utifrån ordanpassningarna, och kvaliteten på översättningarna på en given testuppsättning beror på parameteruppskattningarna. Det finns minst två faktorer som påverkar parameteruppskattningen: domänmatchning och utbildningsdatakvalitet. I detta dokument beskrivs ett nytt tillvägagångssätt för automatisk upptäckt och nedvägning av vissa delar av träningskorpusen genom att en vikt tilldelas varje mening i träningsbitexten för att optimera en diskriminativ objektiv funktion på en utsedd inställningssats. På så sätt kan den föreslagna metoden begränsa de negativa effekterna av utbildningsdata av låg kvalitet och anpassa översättningsmodellen till intresseområdet. Det visas att sådana diskriminativa kroppsvikter kan ge betydande förbättringar i arabisk-engelska översättning på olika villkor, med hjälp av ett toppmodernt SMT-system.
I REF föreslogs en diskriminerande utbildningsmetod för att tilldela en vikt för varje mening i träningssetet.
Discriminative Corpus Weight Estimation for Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}