Sammanfattning Statistiska maskinöversättningssystem tränas vanligtvis på stora mängder tvåspråkig text (används för att lära sig en översättningsmodell), och även stora mängder enspråkig text i målspråket (används för att träna en språkmodell). I den här artikeln undersöker vi användningen av halvövervakade modellanpassningsmetoder för effektiv användning av enspråkiga data från källspråket för att förbättra översättningens kvalitet. Vi föreslår flera algoritmer med detta mål, och presenterar styrkor och svagheter för var och en. Vi presenterar detaljerade experimentella utvärderingar av den fransk-engelska EuroParl datauppsättningen och data från NIST kinesiska-engelska stordataspåret. Vi visar en betydande förbättring av översättningskvaliteten på båda uppgifterna.
REF utforskade enspråkiga texter i källspråket för att förbättra MT-systemets prestanda.
Semi-supervised model adaptation for statistical machine translation
{'venue': 'Machine Translation', 'journal': 'Machine Translation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}