Vi tar itu med problemet med utjämning av översättningsannolikheterna i ett tvåspråkigt N-grambaserat statistiskt maskinöversättningssystem. Det föreslås att tvåspråkiga tuples projiceras på ett kontinuerligt utrymme och att uppskatta översättningsannolikheterna i denna representation. Ett neuralt nätverk används för att utföra projektion och sannolikhetsuppskattning. Jämna sannolikheter är viktigast för uppgifter med en begränsad mängd träningsmaterial. Vi överväger här BTEC-uppgiften i 2006 års utvärdering av IWSLT. Förbättringar i alla officiella automatiska åtgärder rapporteras när man översätter från italienska till engelska. Med hjälp av en kontinuerlig rymdmodell för översättningsmodellen och målspråksmodellen observeras en förbättring på 1,5 BLEU på testdata.
Den forskning som kommer närmast vår är arbetet med REF på kontinuerliga rymd Ngram modeller, där ett neuralt nätverk används för att släta översättningsannolikheter.
Smooth Bilingual $N$-Gram Translation
{'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']}