Vi visar hur integrationen av en utökad lexikonmodell i dekodern kan förbättra översättningsprestandan. Modellen är baserad på lexiska triggers som fångar långdistansberoenden på straffnivå. Resultaten jämförs med varianter av modellen som används vid omklassificering av n-bästa listor. Vi presenterar hur en kombinerad tillämpning av dessa modeller i sökning och omscoring ger lovande resultat. Experiment rapporteras om GALE-uppgiften på kinesiska och engelska med förbättringar på upp till +0,9 % BLEU och -1,5 % TER absolut på en konkurrenskraftig baslinje.
En jämförelse av en variant av den triggerbaserade lexikonmodellen som tillämpas vid avkodning och n-bästa omklassificering av listan finns i REF.
Comparison of Extended Lexicon Models in Search and Rescoring for SMT
{'venue': 'HLT-NAACL, Companion Volume: Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}