Vi föreslår ett nytt språkoberoende tillvägagångssätt för att förbättra maskinöversättning för resursfattiga språk genom att utnyttja deras likhet med resursrika språk. Mer exakt, vi förbättra översättningen från ett resursfattigt källspråk X 1 till ett resursrikt språk Y ges en bi-text som innehåller ett begränsat antal parallella meningar för X 1 -Y och en större bi-text för X 2 -Y för vissa resursrika språk X 2 som är nära relaterat till X 1. Detta uppnås genom att dra nytta av de möjligheter som ordförråd överlappar och likheter mellan språken X 1 och X 2 i stavning, ordordning och syntax erbjudande: (1) vi förbättrar ordanpassningar för resursfattiga språket, (2) vi ytterligare utökar det med ytterligare översättningsalternativ, och (3) vi tar hand om potentiella stavningsskillnader genom lämplig translitterering. Utvärderingen för indonesiska→engelska använder malajiska och spanska→engelska använder portugisiska och låtsas spanska är resursfattig visar en absolut vinst på upp till 1,35 respektive 3,37 BLEU poäng, respektive, vilket är en förbättring jämfört med de bästa rivaliserande metoder, samtidigt som man använder mycket mindre ytterligare data. Sammantaget minskar vår metod mängden nödvändiga "riktiga" träningsdata med en faktor på 2-5.
REF försöker utnyttja likheten mellan resursfattiga språk och resursrika språk för översättningsuppgiften.
Improving Statistical Machine Translation for a Resource-Poor Language Using Related Resource-Rich Languages
{'venue': 'Journal Of Artificial Intelligence Research, Volume 44, pages 179-222, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}