Vi föreslår en ny metod för crosslingual språkmodell (LM) anpassning baserad på tvåspråkig latent semantisk analys (bLSA). En bLSA-modell införs som gör det möjligt att på ett effektivt sätt överföra latenta ämnesfördelningar över språk genom att tvinga fram en ett-till-ett ämneskorrespondens under utbildningen. Genom att använda den föreslagna bLSA-ramen kan den tvärspråkiga LM-anpassningen göras genom att först dra en slutsats om ämnets bakre fördelning av källtexten och sedan tillämpa den härledda fördelningen på målspråket N-gram LM via marginell anpassning. Det föreslagna ramverket möjliggör också snabb bootstrappning av LSA-modeller för nya språk baserat på en källa LSA-modell från ett annat språk. På kinesiska till engelska tal och text översättning den föreslagna bLSA ram framgångsrikt minskat ordet förvirring av den engelska LM med över 27% för en unigram LM och upp till 13,6% för en 4-gram LM. Dessutom förbättrade det föreslagna tillvägagångssättet konsekvent maskinöversättningskvaliteten på både tal- och textbaserad anpassning.
I REF föreslogs en tvåspråkig LSA-modell för anpassning till LM.
Bilingual-LSA Based LM Adaptation for Spoken Language Translation
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}