I detta arbete jämför vi översättningsprestandan för ordanpassningar som erhållits via Bayesian inference med de som erhållits via förväntan-maximization (EM). Vi föreslår en Gibbs sampler för att helt Bayesian inference i IBM Model 1, integrera över alla möjliga parametervärden för att hitta anpassningen distribution. Vi visar att Bayesian inference överträffar EM i alla testade språkpar, domäner och datastorlekar, med upp till 2,99 BLEU-poäng. Vi visar också att den föreslagna metoden på ett effektivt sätt tar itu med det välkända sällsynta ordproblemet i EM-skattade modeller, och samtidigt framkallar en mycket mindre ordbok med tvåspråkiga ordpar.
Idén om att använda Bayesian inference tillsammans med en Gibbs sampler för ordjustering presenterades först för IBM modell 1 av REF.
Bayesian Word Alignment for Statistical Machine Translation
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}