I detta dokument förstärker vi den traditionella kombinationsmetoden för förvirringssystem med ytterligare en modell som utbildats av ett neuralt nätverk. Detta arbete motiveras av det faktum att de allmänt använda binära system röstning modeller endast tilldela varje inmatningssystem en global vikt som är ansvarig för den globala effekten av varje inmatningssystem på alla översättningar. Detta hindrar enskilda system med låga systemvikter från att påverka systemets kombinationsutgång, även om detta i vissa situationer kan vara till hjälp. Dessutom har ord som bara har setts av ett eller få system sällan en chans att vara närvarande i den kombinerade produktionen. Vi utbildar en lokal system röstning modell av ett neuralt nätverk som bygger på orden själva och kombinatoriska förekomster av de olika systemutgångar. Detta ger systemkombination alternativet att föredra andra system på olika ordpositioner även för samma mening.
REF använder en kombination av ett förvirringsnätverk och en neural nätverksmodell.
Local System Voting Feature for Machine Translation System Combination
{'venue': 'Proceedings of the Tenth Workshop on Statistical Machine Translation (WMT), 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}