Vi tillämpar frasbaserade och neurala modeller på en kärnuppgift i interaktiv maskinöversättning: föreslår hur man slutför en partiell översättning. För det frasbaserade systemet demonstrerar vi förbättringar i förslagskvalitet med hjälp av nya objektiva funktioner, inlärningstekniker och inferensalgoritmer anpassade för denna uppgift. Bland våra bidrag finns nya mätvärden, en förbättrad strålesökningsstrategi, en n-bästa extraktionsmetod som ökar förslagsmångfald och ett inställningsförfarande för en hierarkisk gemensam modell för anpassning och översättning. Kombinationen av dessa tekniker förbättrar nästa ords precision dramatiskt från 28,5 % till 41,2 % i ett storskaligt engelsk-tyskt experiment. Vårt återkommande neuralöversättningssystem ökar noggrannheten ytterligare till 53,0%, men slutsatsen är två storleksordningar långsammare. Manuell felanalys visar styrkan och svagheterna i båda tillvägagångssätten.
REF tillämpade frasbaserade och neurala modeller för att slutföra partiella översättningar i interaktiv maskinöversättning och hitta modellerna kan förbättra nästa ord förslag.
Models and Inference for Prefix-Constrained Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}