Statistiska maskinöversättningssystem tränas vanligtvis på stora mängder tvåspråkig text och enspråkig text. I detta dokument föreslår vi en metod för att utföra domänanpassning för statistisk maskinöversättning, där i-domänen tvåspråkig corpora inte finns. Denna metod använder först out-of-domain corpora för att träna ett baslinjesystem och sedan använder in-domänöversättning ordböcker och in-domain monolingual corpora för att förbättra indomain prestanda. Vi föreslår en algoritm för att kombinera dessa olika resurser i en enhetlig ram. Experimentella resultat indikerar att vår metod uppnår absoluta förbättringar på 8,16 och 3,36 BLEU poäng på kinesiska till engelska översättning respektive engelska till franska översättning, jämfört med baslinjerna med endast out-ofdomain corpora.
REF har utbildat ett baslinjesystem med hjälp av odomänkorpora och sedan använt in-domänresurser för att förbättra prestandan hos in-domäner.
Domain Adaptation for Statistical Machine Translation with Domain Dictionary and Monolingual Corpora
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}