Vi beskriver ett nytt tillvägagångssätt för syntetiskt kombination av utdata från flera olika maskinöversättnings- (MT) motorer som arbetar med samma ingång. Målet är att producera en syntetisk kombination som överträffar alla de ursprungliga systemen i översättningskvalitet. Vår strategi använder de enskilda MT-motorerna som "svarta lådor" och kräver inget uttryckligt samarbete från de ursprungliga MT-systemen. En avkodningsalgoritm använder explicita ordmatcher, i kombination med konfidensintervall för de olika motorerna och en trigram språkmodell för att poängsätta och rangordna en samling meningshypoteser som är syntetiska kombinationer av ord från de olika originalmotorerna. Den högsta scoring mening hypotes väljs som den slutliga utgången av vårt system. Experiment, som använder flera arabiska till engelska system av liknande kvalitet, visar en betydande förbättring av kvaliteten på översättningsutgången.
REF försökte övervinna detta problem genom att använda konfidenspoäng och språkmodeller för att rangordna en samling syntetiska kombinationer av ord som extraherats från den ursprungliga översättningen hypoteser.
Multi-Engine Machine Translation Guided By Explicit Word Matching
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Interactive Poster And Demonstration Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}