Parametrarna för statistiska översättningsmodeller beräknas normalt från meningsjusterad parallell corpora. Vi visar att betydande förbättringar av dessa modellers anpassnings- och översättningskvalitet kan uppnås genom att även ordagranna data inkluderas under utbildningen. Inkorporera ordnivåanpassningar i parameteruppskattningen av IBM-modellerna minskar justeringsfelfrekvensen och ökar Bleu-poängen jämfört med att träna samma modeller endast på meningsjusterade data. På Verbmobils datauppsättning uppnår vi en 38-procentig minskning av justeringsfelfrekvensen och en högre Bleu-poäng med hälften så många träningsexempel. Vi diskuterar hur varierande förhållandet mellan ordjusterade och meningsjusterade data påverkar den förväntade resultatvinsten.
REF förbättrar anpassnings- och översättningskvaliteten genom att interpolera hand annoterade, ordjusterade data och automatiska meningsjusterade data.
Statistical Machine Translation With Word- And Sentence-Aligned Parallel Corpora
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}