Ord i kinesisk text är inte naturligt åtskilda av avgränsare, som utgör en utmaning för standard maskinöversättning (MT) system. I MT, den allmänt använda metoden är att tillämpa en kinesisk ord segmenter tränas från manuellt kommenterade data, med hjälp av en fast lexikon. Sådan ordsegmentering är inte nödvändigtvis optimal för översättning. Vi föreslår en Bayesian semi-övervakad kinesisk ord segmentering modell som använder både enspråkig och tvåspråkig information för att härleda en segmentering lämplig för MT. Experiment visar att vår metod förbättrar ett toppmodernt MT-system i en liten och stor datamiljö.
På senare tid föreslog REF en Bayesiansk halvövervakad modell för ordsegmentering genom att kombinera kunskap från både enspråkig segmentering och tvåspråkig ordjustering.
Bayesian Semi-Supervised Chinese Word Segmentation for Statistical Machine Translation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}