Tidigare arbete med ämnesmodell för statistisk maskinöversättning (SMT) utforska ämnesinformation på ordnivå. SMT har dock utvecklats från ordbaserat paradigm till fras/regelbaserat paradigm. Vi föreslår därför en modell för ämneslikhet för att utnyttja ämnesinformation på synkron regelnivå för hierarkisk frasbaserad översättning. Vi associerar varje synkron regel med en ämnesfördelning, och väljer önskvärda regler enligt likheten mellan deras ämnesfördelningar och givna dokument. Vi visar att vår modell avsevärt förbättrar översättningen prestanda över baslinjen på NIST kinesiska-till-engelska översättning experiment. Vår modell ger också bättre prestanda och snabbare hastighet än tidigare tillvägagångssätt som fungerar på ordnivå.
I REF föreslås en modell för ämneslikviditet som införlivar de regel-topic fördelningarna på både käll- och målsidan i ett hierarkiskt frasbaserat system för regelval.
A Topic Similarity Model for Hierarchical Phrase-based Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}