Parallella texter (bitexter) har egenskaper som skiljer dem från andra typer av parallelldata. Först, de flesta ord översätta till bara ett annat ord. För det andra är bitextkorrespondens vanligtvis bara delvis många ord i varje text har ingen tydlig motsvarighet i den andra texten. I denna artikel presenteras metoder för att förvanska statistiska översättningsmodeller för att återspegla dessa egenskaper. Utvärdering med avseende på oberoende mänskliga bedömningar har bekräftat att översättningsmodeller som är partiska på detta sätt är betydligt mer exakta än en kunskapsfri grundmodell. Denna artikel visar också hur en statistisk översättningsmodell kan dra nytta av redan befintliga kunskaper som kan finnas tillgängliga om vissa språkpar. Även de enklaste typerna av språkspecifika kunskaper, såsom distinktionen mellan innehållsord och funktionsord, visas för att på ett tillförlitligt sätt öka översättningsmodellernas prestanda på vissa uppgifter. Statistiska modeller som reflekterar kunskap om modelldomänen kombinerar det bästa av både rationalistiska och empiriska paradigm.
Melamed REF visar att de flesta källord tenderar att motsvara endast ett målord och presenterade metoder för att partiskgöra statistiska översättningsmodeller, vilket leder till positiv påverkan på identifieringen av översättningslikvärdighet.
Models of Translational Equivalence among Words
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}