Maskinöversättning (MT) har avancerat under de senaste åren för att producera bättre översättningar för kunders specifika domäner, och sofistikerade verktyg gör det möjligt för professionella översättare att få översättningar enligt sina tidigare redigeringar. Vi föreslår att MT bör vara ytterligare personlig till slutanvändarnivån - mottagaren eller författaren av texten - som görs i andra program. Som ett steg i den riktningen föreslår vi en metod baserad på en rekommendationssystem metod där användarens föredragna översättning förutses baserat på preferenser av liknande användare. I våra experiment, denna metod överträffar en uppsättning icke-personliga metoder, vilket tyder på att användaren preferensinformation kan användas för att ge bättre anpassade översättningar för varje användare.
Med fokus på läsarens preferenser använde REF en samverkande filtreringsmetod från recommender-system, där en användares föredragna översättning förutsägs utifrån liknande användares preferenser.
Personalized Machine Translation: Predicting Translational Preferences
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}