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首页> 外文会议>8th Workshop on syntax, semantics and structure in statistical translation 2014 >Expanding the Language model in a low-resource hybrid MT system
【24h】

Expanding the Language model in a low-resource hybrid MT system

机译：在低资源的混合MT系统中扩展语言模型

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The present article investigates the fusion of different language models to improve translation accuracy. A hybrid MT system, recently-developed in the European Commission-funded PRESEMT project that combines example-based MT and Statistical MT principles is used as a starting point. In this article, the syntactically-defined phrasal language models (NPs, VPs etc.) used by this MT system are supplemented by n-gram language models to improve translation accuracy. For specific structural patterns, n-gram statistics are consulted to determine whether the pattern instantiations are corroborated. Experiments indicate improvements in translation accuracy.
机译：本文研究了不同语言模型的融合以提高翻译准确性。欧盟委员会资助的PRESEMT项目中最近开发了一种混合MT系统，该系统结合了基于示例的MT和统计MT原理。在本文中，此MT系统使用的句法定义的短语语言模型（NP，VP等）由n-gram语言模型补充，以提高翻译的准确性。对于特定的结构模式，请咨询n-gram统计信息以确定模式实例化是否得到证实。实验表明，翻译准确性有所提高。

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