Statistiska maskinöversättningssystem använder en kombination av en eller flera översättningsmodeller och en språkmodell. Även om det finns en betydande forskning om förbättring av översättningsmodeller, problemet med att optimera språkmodeller för en specifik översättning uppgift har inte fått mycket uppmärksamhet. Vanligtvis används standard ord trigram modeller som en out-of-the-box komponent i en statistisk maskin översättningssystem. I detta papper tillämpar vi språkmodellering tekniker som har visat sig vara till nytta för automatisk taligenkänning för ACL05 maskinöversättning delade data uppgift och visa förbättringar jämfört med ett baslinjesystem med en standard språkmodell.
REF tillämpade faktoriserade språkmodeller på maskinöversättning, men förbättringarna var försumbara.
Improved Language Modeling For Statistical Machine Translation
{'venue': 'Workshop On Building And Using Parallel Texts', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}