Denna uppsats beskriver universitetet i Sheffields inlämning för WMT16 Multimodal Machine Translation delad uppgift, där vi deltog i Uppgift 1 att utveckla tysk-till-engelska och engelska till tyska statistiska maskinöversättningssystem (SMT) inom området bildbeskrivningar. Våra föreslagna system är standardfrasbaserade SMT-system baserade på Moses dekoder, tränade endast på de data som tillhandahålls. Vi undersöker hur bildfunktioner kan användas för att re-ranka den n-bästa listan som produceras av SMT-modellen, i syfte att förbättra prestandan genom att jorda översättningarna på bilder. Våra bidrag kan överträffa det starka, textbara baslinjesystemet för båda riktningarna.
Shah och Al. REF föreslår en liknande modell där bildloggar används för att omvärdera utmatningen från PBSMT.
SHEF-Multimodal: Grounding Machine Translation on Images
{'venue': 'WMT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}