• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>22nd International Conference on Computational Linguistics >Domain Adaptation for Statistical Machine Translation with Domain Dictionary and Monolingual Corpora
【24h】

Domain Adaptation for Statistical Machine Translation with Domain Dictionary and Monolingual Corpora

机译：使用领域字典和单语语料库进行统计机器翻译的领域自适应

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Statistical machine translation systems are usually trained on large amounts of bilingual text and monolingual text. In this paper, we propose a method to perform domain adaptation for statistical machine translation, where in-domain bilingual corpora do not exist. This method first uses out-of-domain corpora to train a baseline system and then uses in-domain translation dictionaries and in-domain monolingual corpora to improve the in-domain performance. We propose an algorithm to combine these different resources in a unified framework. Experimental results indicate that our method achieves absolute improvements of 8.16 and 3.36 BLEU scores on Chinese to English translation and English to French translation respectively, as compared with the baselines using only out-of-domain corpora.
机译：统计机器翻译系统通常在大量的双语文本和单语文本上进行训练。在本文中，我们提出了一种在不存在域内双语语料库的情况下为统计机器翻译执行域自适应的方法。该方法首先使用域外语料库来训练基线系统，然后使用域内翻译词典和域内单语语料库来提高域内性能。我们提出了一种在统一框架中组合这些不同资源的算法。实验结果表明，与仅使用域外语料库的基准相比，我们的方法在汉英翻译和英法翻译中分别实现了8.16和3.36 BLEU分数的绝对改善。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号