Vi undersöker effekter som tomma kategorier har på maskinöversättning. Tomma kategorier är element i parsträd som saknar motsvarande overt ytformer (ord) såsom tappade pronomen och markörer för kontrollkonstruktioner. Vi börjar med träningsmaskin översättningssystem med manuellt infogade tomma element. Vi anser att införandet av några tomma kategorier i utbildningsdata förbättrar översättningsresultatet. Vi utökar experimentet genom att automatiskt infoga dessa element i en större datauppsättning med hjälp av olika metoder och träning på den modifierade corpus. Vi visar att även när automatisk förutsägelse av null element inte är mycket korrekt, det ändå förbättrar slutöversättning resultatet.
Mer specifikt till kinesiska, Ref undersöka de effekter som tomma kategorier har på MT med ett särskilt fokus på tappade pronomen (liten * pro*) och kontrollkonstruktioner (stora * PRO *).
Effects of Empty Categories on Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}