I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt för domänanpassning i statistisk maskinöversättning (SMT) baserat på en vektorrymdmodell (VSM). Den allmänna idén är först att skapa en vektorprofil för in-domänutveckling ("dev"). Denna profil kan till exempel vara en vektor med en dimensionalitet som är lika med antalet träningssubcorpora; varje post i vektorn återspeglar bidraget från en viss subcorpus till alla fraspar som kan extraheras från dev-uppsättningen. Sedan, för varje fras par extraheras från träningsdata, skapar vi en vektor med funktioner definierade på samma sätt, och beräkna dess likhet poäng med vektorn som representerar dev set. På så sätt får vi ett avkodningselement vars värde representerar frasparets närhet till dev. Detta är en enkel, beräkningsmässigt billig form av exempel viktning för fraspar. Experiment på storskaliga NIST utvärderingsdata visar förbättringar jämfört med starka baslinjer: +1,8 BLEU på arabiska till engelska och +1,4 BLEU på kinesiska till engelska över en icke-anpassad baslinje, och betydande förbättringar under de flesta omständigheter jämfört med baslinjer med linjär blandning modell anpassning. En informell analys tyder på att VSM-anpassning kan bidra till att göra ett bra val bland ord med samma betydelse, på grundval av stil och genre.
REF använde en vektorrymdsmodell för anpassning på frasnivå.
Vector Space Model for Adaptation in Statistical Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}