词汇链与文档级统计机器翻译中的单词嵌入

劳拉·马斯卡雷尔

摘要
目前正在审查2017年EMNLP。基于短语的统计机器翻译（SMT）方法孤立地处理句子，这使得在翻译中很难考虑话语语境。这对需要话语知识才能正确翻译的歧义词提出了挑战。我们提出了一种方法，该方法利用词汇链中的语义相似性，通过将SMT集成到文档级解码器中来改进SMT输出。与使用词汇资源的传统方法相反，我们专注于单词嵌入来处理词汇链。德语到英语的实验结果表明，我们的方法在88%的变化中产生了正确的翻译，在基线上提高了36%-48%的翻译。
选集ID：
宽17-4813
音量：
第三届机器翻译语篇研讨会论文集
月份：
九月
年份：
2017
地址：
丹麦哥本哈根
编辑：
邦妮·韦伯，安德烈·波佩斯库·贝利斯，约格·蒂德曼
地点：
DiscoMT公司
SIG公司：
发布者：
计算语言学协会
注：
页：
99–109
语言：
网址：
https://aclantology.org/W17-4813
内政部：
10.18653/v1/W17-4813
比比键：
引用（ACL）：
劳拉·马斯卡雷尔。2017词汇链与文档级统计机器翻译中的单词嵌入.英寸第三届机器翻译语篇研讨会论文集，第99-109页，丹麦哥本哈根。计算语言学协会。
引用（非正式）：
词汇链与文档级统计机器翻译中的单词嵌入（马斯卡雷尔，DiscMT 2017）
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PDF格式：
https://aclantology.org/W17-4813.pdf
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