Detta dokument presenterar en ny hypotes anpassningsmetod för att kombinera utgångar av flera maskinöversättningssystem (MT). En indirekt dold Markov modell (IHMM) föreslås för att ta itu med synonym matchning och ordbeställning frågor i hypotes anpassning. Till skillnad från traditionella HMM vars parametrar är utbildade genom maximal sannolikhetsuppskattning (MLE), beräknas parametrarna för IHMM indirekt från en mängd olika källor, inklusive ordsemantisk likhet, ord ytlikhet, och en avståndsbaserad snedvridningspåföljd. Den IHMM-baserade metoden överträffar avsevärt den toppmoderna TER-baserade anpassningsmodellen i våra experiment på NIST-riktmärkesdata. Vårt kombinerade SMT-system med den föreslagna metoden uppnådde den bästa kinesiska-till-engelska översättningen resulterar i den begränsade utbildning spår av 2008 NIST Open MT utvärdering.
REF föreslår en indirekt, dold Markov-modell (IHMM) anpassningsmetod för att ta itu med synonymmatchning och ordbeställningsproblem i hypotesanpassning.
Indirect-HMM-based Hypothesis Alignment for Combining Outputs from Machine Translation Systems
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}