Långa meningar med komplexa syntax- och långdistansberoenden medför svårigheter för maskinöversättningssystem. Korta meningar, å andra sidan, är vanligtvis lättare att översätta. Vi undersöker möjligheterna att åtgärda denna missmatchning med hjälp av textförenkling: med tanke på en förenklad version av den fullständiga inmatningsmeningen, kan vi använda den utöver den fullständiga inputen för att förbättra översättningen? Vi visar att utrymmena för ursprungliga och förenklade översättningar effektivt kan kombineras med översättningsgitter och jämföra två avkodningsmetoder för att bearbeta båda indata på olika integrationsnivåer. Vi demonstrerar på källannoterade delar av WMT testuppsättningar och på toppen av starka baslinjesystem som kombinerar hierarkisk och neural översättning för två språkpar som källa förenkling kan bidra till att förbättra översättningens kvalitet.
REF visade att utrymmena för originalöversättningar och förenklade översättningar effektivt kan kombineras med översättningsgitter och jämföra två avkodningsmetoder för att behandla båda indata på olika integrationsnivåer.
Source sentence simplification for statistical machine translation
{'venue': 'Comput. Speech Lang.', 'journal': 'Comput. Speech Lang.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}