Detta dokument beskriver en ny metod för att beräkna en konsensusöversättning från resultaten av flera maskinöversättningssystem (MT). Utgångarna kombineras och en eventuell ny översättningshypotes kan genereras. På samma sätt som den väletablerade ROVER-metoden (Fiscus, 1997) för att kombinera hypoteser om taligenkänning, beräknas samförståndsöversättningen genom att rösta i ett förvirringsnätverk. För att skapa förvirringsnätverket producerar vi parvisa ordanpassningar av den ursprungliga maskinöversättningshypoteser med en förbättrad statistisk justeringsalgoritm som explicit modellerar ordomordning. Sammanhanget med ett helt dokument med översättningar snarare än en enda mening beaktas för att åstadkomma anpassningen. Den föreslagna anpassningen och röstningsmetoden utvärderades på flera maskinöversättningsuppgifter, inklusive en stor ordförråd uppgift. Metoden testades också inom ramen för multi-source och talöversättning. När det gäller alla uppgifter och villkor uppnådde vi betydande förbättringar i översättningskvaliteten, vilket t.ex. ökade BLEU-poängen med så mycket som 15 procent i förhållande till varandra.
REF beräknar konsensusöversättning genom att rösta på ett förvirringsnätverk, som skapas genom parvis ordanpassning av flera baslinjehypoteser MT.
Computing Consensus Translation For Multiple Machine Translation Systems Using Enhanced Hypothesis Alignment
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}