I detta arbete föreslår vi två förlängningar av standardordet lexikon i statistisk maskinöversättning: En diskriminerande ordlexikon som använder källinformation på meningsnivå för att förutsäga målorden och en triggerbaserad lexikonmodell som utökar IBM-modell 1 med en andra trigger, vilket möjliggör ett mer finkornigt lexikalt val av målord. Modellerna fångar beroenden som går utöver omfattningen av konventionella SMT modeller såsom fras och språk modeller. Vi visar att modellerna förbättrar översättningskvaliteten med 1 procent i BLEU jämfört med en konkurrenskraftig bas för en storskalig uppgift.
I REF föreslås tvåspråkiga triggers där två källord utlöser ett målord för att förbättra det lexiska valet av målord.
Extending Statistical Machine Translation with Discriminative and Trigger-Based Lexicon Models
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}