Abstract System combination har visat sig vara en framgångsrik teknik inom mönsterigenkänningsområdet. Flera svårigheter uppstår dock när man kombinerar uppgifternas resultat, t.ex. maskinöversättning, som genererar strukturerade mönster. Hittills, maskinöversättningssystem kombination närmar sig antingen genomföra sofistikerade klassificeringar för att välja en av de medföljande översättningar, eller generera nya meningar genom att kombinera ""bästa"" undersekvenser av de medföljande översättningar. Vi presenterar minimal Bayes risksystem kombination (MBRSC), en systemkombination metod för maskinöversättning som samlar fördelarna med mening-val och subsekvens-kombination metoder. MBRSC kan upptäcka och använda de ""bästa"" undersekvenserna av de medföljande översättningarna för att generera den optimala konsensusöversättningen med avseende på en viss prestandamått. Experiment visar att MBRSC får betydande förbättringar i översättningskvaliteten, och en särskilt konkurrenskraftig prestanda när den tillämpas på språk med knappa resurser.
Denna metod sammanförde fördelarna med subsequence-kombination och meningsvalsmetoder i REF.
Minimum Bayes’ risk subsequence combination for machine translation
{'venue': 'Pattern Analysis and Applications', 'journal': 'Pattern Analysis and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}