Detta papper återkommer pivot språk approach för maskinöversättning. Först undersöker vi tre olika metoder för pivotöversättning. Sedan använder vi en hybridmetod som kombinerar RBMT- och SMT-system för att fylla upp datagapet för pivotöversättning, där sourcepivot och pivot-mål corpora är oberoende. Experimentella resultat på talspråksöversättning visar att denna hybridmetod avsevärt förbättrar översättningens kvalitet, vilket överträffar metoden med hjälp av en käll-mål corpus av samma storlek. Dessutom föreslår vi en systemkombination metod för att välja bättre översättningar från dem som produceras av olika pivot översättningsmetoder. Denna metod betraktar systemkombination som ett översättningsbedömningsproblem och formaliserar det med en regressionsutbildningsmodell. Experimentella resultat indikerar att vår metod uppnår konsekventa och betydande förbättringar jämfört med individuella översättningsresultat.
REF introducerade dessutom en syntetisk metod för pivotbaserad SMT, som syntetiserar källmålet corpus från käll-pivot och pivot-mål corpora.
Revisiting Pivot Language Approach for Machine Translation
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}