Nuvarande statistiska maskinöversättningssystem extraherar oftast regler från tvåspråkiga corpora kommenteras med 1-bästa anpassningar. De är benägna att lära sig bullriga regler på grund av anpassning misstag. Vi föreslår en ny struktur som kallas viktad anpassningsmatris för att koda alla möjliga anpassningar för en parallell text kompakt. Nyckelidén är att tilldela en sannolikhet till varje ordpar för att ange hur väl de är anpassade. Vi designar nya algoritmer för att extrahera parfraser från viktade anpassningsmatriser och uppskatta deras sannolikheter. Våra experiment på flera språkpar visar att med hjälp av viktade matriser uppnår konsekventa förbättringar jämfört med att använda n-bästa listor i betydligt mindre extraktionstid.
I REF föreslogs en struktur som kallas viktad anpassningsmatris, som kodar fördelningen över alla möjliga anpassningar.
Weighted Alignment Matrices for Statistical Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}