Statistiska maskinöversättningssystem tränas vanligtvis på stora mängder tvåspråkig text och enspråkig text i målspråket. I detta dokument undersöker vi användningen av transduktiva halvövervakade metoder för effektiv användning av enspråkiga data från källspråket för att förbättra översättningens kvalitet. Vi föreslår flera algoritmer med detta mål, och presenterar styrkor och svagheter för var och en. Vi presenterar detaljerade experimentella utvärderingar av den fransk-engelska EuroParl datauppsättningen och data från NIST kinesiska-engelska stora dataspår. Vi visar en betydande förbättring av översättningskvaliteten på båda uppgifterna.
REF förfinade ytterligare detta tillvägagångssätt genom att använda transduktiva halvövervakade metoder för effektiv användning av enspråkiga data från källtexten.
Transductive learning for statistical machine translation
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}