Vi beskriver ett nytt tillvägagångssätt för SMT-anpassning som väger utanför-domänen fraspar beroende på deras relevans för måldomänen, som bestäms både av hur lik den de verkar vara, och om de tillhör det allmänna språket eller inte. Detta utvidgar tidigare arbete på diskriminerande viktning genom att använda en finare granularitet, med fokus på egenskaperna hos instanser snarare än corpus komponenter, och med hjälp av en enklare utbildning förfarande. Vi införlivar t.ex. viktning i en blandningsmodell och finner att den ger konsekventa förbättringar över ett brett spektrum av baslinjer.
I denna mening följer vårt arbete REF, som väger out-of-domänen fraspar beroende på deras relevans för måldomänen.
Discriminative Instance Weighting for Domain Adaptation in Statistical Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}