Vi föreslår en ny tvåspråkig topikal admix (BiTAM) formalism för ordjustering i statistisk maskinöversättning. Under denna formalism antas de parallella meningsparen inom ett dokumentpar utgöra en blandning av dolda ämnen; varje ordpar följer en ämnesspecifik tvåspråkig översättningsmodell. Tre BiTAM-modeller föreslås fånga ämnesdelning på olika nivåer av språklig granularitet (dvs. på menings- eller ordnivåer). Dessa modeller gör det möjligt för ordanpassningsprocessen att utnyttja aktuellt innehåll i dokumentpar. Effektiva variationsalgoritmer för approximering är utformade för slutledning och parameteruppskattning. Med de inferred latent ämnen, BiTAM modeller underlättar sammanhängande parning av tvåspråkiga språkliga enheter som delar gemensamma aktuella aspekter. Våra preliminära experiment visar att de föreslagna modellerna förbättrar noggrannheten i orduppställningen och leder till bättre översättningskvalitet.
REF föreslår tvåspråkig Topic Admixe Model (BiTAM) för ordjustering och extrahera ämnesberoende översättningsmodell i enlighet med detta.
BiTAM: Bilingual Topic AdMixture Models For Word Alignment
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Poster Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}