I det här dokumentet föreslår vi nya algoritmer för att lära sig segmenteringsstrategier för samtidig talöversättning. I motsats till tidigare föreslagna heuristiska metoder finner vår metod en segmentering som direkt maximerar maskinöversättningssystemets prestanda. Vi beskriver två metoder baserade på girig sökning och dynamisk programmering som söker efter den optimala segmenteringsstrategin. En experimentell utvärdering visar att vår algoritm kan segmentera indata två till tre gånger oftare än konventionella metoder i form av antal ord, samtidigt som samma poäng för automatisk utvärdering bibehålls. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF hittar segmenteringar som maximerar BLEU poäng av den slutliga concatenated översättningen genom dynamisk programmering.
Optimizing Segmentation Strategies for Simultaneous Speech Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}