I den här artikeln beskriver vi en snabb algoritm för att anpassa meningar till deras översättningar i en tvåspråkig corpus. Befintliga effektiva algoritmer ignorerar ordidentiteter och endast överväga meningslängd (Brown el al., 1991b; Gale och Church, 1991). Vår algoritm konstruerar en enkel statistisk översättningsmodell från ord till ord i farten under anpassning. Vi hittar den anpassning som maximerar sannolikheten för att generera corpus med denna översättningsmodell. Vi har uppnått en felfrekvens på ungefär 0,4 procent på kanadensiska Hansarddata, vilket är en betydande förbättring jämfört med tidigare resultat. Algoritmen är språkoberoende.
Chen REF beskriver en algoritm som konstruerar en enkel statistisk översättningsmodell ord-till-ord i farten under mening anpassning.
Aligning Sentences In Bilingual Corpora Using Lexical Information
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}