Vi visar för första gången att införlivandet av förutsägelser av ett ord sense disambiguation system i en typisk frasbaserad statistisk maskinöversättning (SMT) modell konsekvent förbättrar översättningskvaliteten för alla tre olika IWSLT kinesiskaEngelska testuppsättningar, samt producerar statistiskt signifikanta förbättringar på den större NIST kinesiska-engelska MT uppgift och dessutom aldrig skadar prestanda på någon testuppsättning, enligt inte bara BLEU men alla åtta mest använda automatiska utvärderingsmått. Det senaste arbetet har utmanat antagandet att system med begreppsförnimmelse (WSD) är användbara för SMT. Ändå SMT översättning kvalitet fortfarande uppenbarligen lider av felaktiga lexical val. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att undersöka en ny strategi för att integrera WSD i ett SMT-system, som utför helt och hållet Phrasal multi-word disambiguation. Istället för att direkt införliva ett Senseval-stil WSD-system, vi omdefiniera WSD-uppgiften för att matcha exakt samma Phrasal översättning disambiguation uppgift inför frasbaserade SMT-system. Våra resultat ger de första kända empiriska bevisen för att lexiska semantik verkligen är användbara för SMT, trots påståenden om motsatsen.
Men två år senare kommer samma författare REF till slutsatsen att införlivandet av WSD i ett typiskt SMT-system "konsekvent förbättrar översättningskvaliteten" för kinesiska-engelska.
Improving Statistical Machine Translation Using Word Sense Disambiguation
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}