I den här artikeln behandlar vi frågan om att generera diversifierade översättningssystem från en enda statistisk maskinöversättning (SMT) motor för systemkombination. Till skillnad från traditionella tillvägagångssätt tar vi inte till flera strukturellt olika SMT-system, utan lär oss istället direkt ett starkt SMT-system från en enda översättningsmotor på ett principfast sätt. Vår strategi bygger på "Baging and Boosting" som är två exempel på den allmänna ramen för ensembleinlärning. Grundtanken är att vi först skapar en ensemble av svaga översättningssystem med hjälp av en basinlärningsalgoritm, och sedan lär oss ett starkt översättningssystem från ensemblen. En av fördelarna med vårt tillvägagångssätt är att det kan fungera med alla nuvarande SMT-system och göra dem starkare nästan "fritt". Utöver detta är de flesta systemkombinationsmetoder direkt tillämpliga på den föreslagna ramen för att generera det slutliga översättningssystemet från ensemblen av svaga system. Vi utvärderar vår strategi för kinesisk-engelska översättning i tre toppmoderna SMT-system, inklusive ett frasbaserat system, ett hierarkiskt frasbaserat system och ett syntaxbaserat system. Experimentella resultat på NIST MT utvärdering corpora visar att vår strategi leder till betydande förbättringar i översättning noggrannhet över baslinjerna. Mer intressant är att vår strategi kan förbättra de befintliga systemkombinationssystemen. De största förbättringarna uppnås genom att generera svaga system med Baging/Boosting, och lära sig det starka systemet med hjälp av en state-of-the-art system kombinationsmetod.
REF undersöker med hjälp av booster att träna en ensemble av maskinöversättningssystem.
Bagging and Boosting statistical machine translation systems
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}