Inom området statistisk maskinöversättning (SMT) har den neurala metoden (NMT) nyligen utvecklats som den första tekniken som kan utmana den långvariga dominansen av frasbaserade metoder (PBMT). I synnerhet vid utvärderingskampanjen IWSLT 2015 överträffade NMT väl etablerade toppmoderna PBMT-system på engelsk-tyska, ett språkpar som man vet är särskilt svårt på grund av morfologiska och syntaktiska skillnader. För att förstå i vilka avseenden NMT ger bättre översättningskvalitet än PBMT, utför vi en detaljerad analys av neurala vs. frasbaserade SMT utgångar, utnyttja hög kvalitet post-edits utförs av professionella översättare på IWSLT data. För första gången ger vår analys användbara insikter om vilka språkliga fenomen som bäst modelleras av neurala modeller - såsom omordning av verb - samtidigt som man pekar på andra aspekter som återstår att förbättras.
REF genomförde en detaljerad analys av SMT och NMT utdata för det engelsk-tyska paret på översättningar av manuella utskrifter av TED samtal 1.
Neural versus Phrase-Based Machine Translation Quality: a Case Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}