Vi presenterar en gemensam morfologisk-lexisk språkmodell (JMLLM) för användning i statistisk maskinöversättning (SMT) av språkpar där ett eller båda språken är morfologiskt rika. Den föreslagna JMLLM drar nytta av den rika morfologi för att minska Out-Of-Vocabulär (OOV) hastighet, samtidigt som den prediktiva kraften i hela orden. Det gör det också möjligt att införliva ytterligare tillgänglig semantisk, syntaktisk och språklig information om morfemerna och orden i språkmodellen. Preliminära experiment med ett engelskt till Dialectal-Arabic SMT-system visar förbättrad översättning prestanda över trigram baserad baslinje språkmodell.
När det gäller engelsk-arabiska MT använder REF gemensamma morfologiska-lexikala språkmodeller för att omklassa produktionen av engelsk-dialektiska arabiska MT.
Joint Morphological-Lexical Language Modeling for Machine Translation
{'venue': 'Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Companion Volume, Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}