Vi föreslår ett tillvägagångssätt som partiskes maskinöversättningssystem mot relevanta översättningar baserade på ämnesspecifika sammanhang, där ämnen framkallas på ett oövervakat sätt genom att använda ämnesmodeller; detta kan ses som att framkalla subcorpora för anpassning utan någon mänsklig annotation. Vi använder dessa ämnesfördelningar för att beräkna ämnesberoende lexikala viktningssannolikheter och direkt införliva dem i vår översättningsmodell som funktioner. Konditionera lexikala sannolikheter på ämnet partiska översättningar mot ämnesrelevant produktion, vilket resulterar i betydande förbättringar av upp till 1 BLEU och 3 TER på kinesiska till engelska översättning över en stark baslinje.
REF införlivar ämnesspecifika lexikala vikter i översättningsmodellen.
Topic Models for Dynamic Translation Model Adaptation