Vi jämför olika strategier för att tillämpa statistiska maskinöversättning tekniker för att hämta dokument som är en rimlig översättning av ett givet källdokument. Att hitta den översatta versionen av ett dokument är en relevant uppgift, till exempel när man bygger en corpus av parallella texter som kan bidra till att skapa och utvärdera nya maskinöversättningssystem. I motsats till de traditionella inställningarna för informationssökning på flera språk, är både käll- och måltexten i detta fall långa och det förfarande som används för att välja vilka ord eller fraser som ska ingå i förfrågan har en nyckeleffekt på hämtningsprestandan. I det statistiska tillvägagångssätt som utforskas här beaktas både sannolikheten för översättningen och betydelsen av termerna för att bygga en effektiv fråga.
REF tillämpade SMT-teknik för att generera och översätta frågor för att hämta långa dokument.
Document translation retrieval based on statistical machine translation techniques
{'venue': 'Applied Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}