Detta papper presenterar en teknik för klassberoende avkodning för statistisk maskinöversättning (SMT). Tillvägagångssättet skiljer sig från tidigare metoder för klassberoende översättning genom att klassberoende former av alla modeller integreras direkt i avkodningsprocessen. Vi använder oss av probabilistiska blandningsvikter mellan modeller som kan ändras dynamiskt från segment till segment beroende på källsegmentets egenskaper. Effektiviteten av detta tillvägagångssätt visas genom att utvärdera dess prestanda på resekonversationsdata. Vi använde metoden för att hantera översättning av frågor och förklarande meningar med hjälp av klassberoende modeller. För att uppnå detta integrerade vårt system två uppsättningar modeller speciellt konstruerade för att hantera meningar som faller i en av två klasser av dialog mening: frågor och deklarationer, med en tredje uppsättning modeller som byggdes för att hantera den allmänna klassen. Tekniken utvärderades noggrant på data från 17 språkpar med hjälp av 6 maskinöversättningsmått. Vi fann att resultaten var corpus-beroende, men i de flesta fall vårt system kunde förbättra översättningsprestanda, och för vissa språk förbättringarna var betydande.
REF använde probabilistiska blandningsvikter för att kombinera två modeller för frågor och förklarande meningar med en allmän modell.
Dynamic Model Interpolation for Statistical Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of the Third Workshop on Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}