Vi presenterar en metod för att anpassa ord i en bitext som kombinerar element i en traditionell statistisk metod med språkkunskaper. Vi demonstrerar detta tillvägagångssätt för arabisk-engelska, med hjälp av en anpassningslexikon producerad av en statistisk ordjusterare, samt språkliga resurser som sträcker sig från en engelsk tolkning till heuristiska anpassningsregler för funktionsord. Dessa språkliga heuristiker har generaliserats från en utvecklings corpus på 100 parallella meningar. Vår anpassare, UALIGN, överträffar både den allmänt använda GIZA++-anpassaren och toppmodern LEAF-anpassaren på F-mätning och producerar överlägsna poäng i end-to-end statistisk maskinöversättning, +1,3 BLEU poäng över GIZA+++, och +0,7 över LEAF.
I REF inkorporerades parseträd och några frasomordningar av heuristik efter att ha använt den anpassningslexikon som genererats av en statistisk ordsjusterare.
Improved Word Alignment with Statistics and Linguistic Heuristics
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}