Vi presenterar vårt arbete med att utnyttja flerspråkig parallellkorpora i små storlekar för statistisk maskinöversättning mellan japanska och hindi med hjälp av flera pivotspråk. I vår inställning är käll- och måldelen av corpus densamma, men vi visar att genom att använda flera olika pivot för att extrahera fraspar från dessa källor och måldelar leder till stora BLEU-förbättringar. Vi fokuserar på en mängd olika sätt att utnyttja frastabeller som genereras med hjälp av flera pivoter för att stödja en direkt käll-mål frastabell. Vår huvudsakliga metod använder funktionen Multiple Decoding Paths (MDP) av Moses, som vi empiriskt verifierar som bäst jämfört med de andra metoder vi använde. Vi jämför och kontrasterar våra olika resultat för att visa att man kan övervinna begränsningarna i små corpora genom att använda så många pivotspråk som möjligt i en flerspråkig miljö. Viktigast av allt, vi visar att sådana pivoting hjälpmedel för att lära sig av ytterligare fraspar som inte lärs när den direkta källmål corpus är liten. Vi fick förbättringar på upp till 3 BLEU-poäng med hjälp av flera pivoter för japansk till hindi översättning jämfört med när endast en pivot används. Så vitt vi vet är detta arbete också det första i sitt slag att försöka samtidigt utnyttja 7 pivotspråk vid avkodningstidpunkten.
REF använde flera avkodningsvägar (MDP) för att övervinna 303 begränsningen av småkorpora.
Leveraging Small Multilingual Corpora for SMT Using Many Pivot Languages
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}