Den betydelse i vilken ett ord används bestämmer översättningen av ordet. I detta dokument föreslår vi en sensebaserad översättningsmodell för att integrera ordförnimmelser i statistisk maskinöversättning. Vi bygger en bred coverage sense tagger baserat på en icke-parametrisk Bayesian ämnesmodell som automatiskt lär sig känna kluster för ord i källspråket. Den föreslagna sense-baserade översättningsmodellen gör det möjligt för dekodern att välja lämpliga översättningar för källord enligt de inferred sinnen för dessa ord med hjälp av maximal entropy klassificerare. Vår metod skiljer sig avsevärt från tidigare ord sense disambiguation omformulerad för maskinöversättning på så sätt att den senare försummar ordförnimmelser i naturen. Vi testar effektiviteten hos den föreslagna sensebaserade översättningsmodellen på en storskalig kinesisk-till-engelska översättningsuppgift. Resultaten visar att den föreslagna modellen avsevärt överträffar inte bara grundscenariot utan också det tidigare omformulerade ordet sense disambigation.
Senare integrerar REF en sense-baserad översättningsmodell även med MaxEnt-klassificerare.
A Sense-Based Translation Model for Statistical Machine Translation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}