Vi integrerar nya mekanismer i en maskinöversättningsavkodare på dokumentnivå för att förbättra dokumentöversättningarnas lexikala enhetlighet. För det första utvecklar vi en dokument-nivå funktion utformad för att poängsätta den lexiska konsekvensen av en översättning. Denna funktion, som gäller ord som har översatts till olika former i dokumentet, använder ord inbäddningar för att mäta lämpligheten av varje ord översättning med tanke på dess sammanhang. För det andra utökar vi dekodern med en ny stokastisk mekanism som vid översättningstidpunkten gör det möjligt att införa förändringar i den översättning som är inriktad på att förbättra dess lexikala konsistens. Vi utvärderar vårt system på engelskspanska dokumentöversättning, och vi gör automatiska och manuella bedömningar av dess kvalitet. De automatiska utvärderingsmåtten, som främst tillämpas på meningsnivå, återspeglar inte signifikanta variationer. Tvärtom visar den manuella utvärderingen att det system som behandlar lexikal överensstämmelse föredras framför både en standardpåföljdsnivå och ett standarddokumentbaserat frasbaserat MT-system.
Förutom dessa tillvägagångssätt utnyttja diskurs-nivå språkliga funktioner för dokumentöversättning, Garcia et al. REF införlivar nya ord som inbäddar funktioner i dekoder för att förbättra den lexikala konsekvensen av översättningar.
Using Word Embeddings to Enforce Document-Level Lexical Consistency in Machine Translation
{'venue': None, 'journal': 'The Prague Bulletin of Mathematical Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}