A Framework for Discriminative Rule Selection in Hierarchical Moses
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F16%3A10335452" target="_blank" >RIV/00216208:11320/16:10335452 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Framework for Discriminative Rule Selection in Hierarchical Moses
Popis výsledku v původním jazyce
We propose two contributions to discriminative rule selection in hierarchical machine translation. First, we test previous approaches on two French-English translation tasks in domains for which only limited resources are available and show that they fail to improve translation quality. To improve on such tasks, we propose a rule selection model that is (i) global with rich label-dependent features (ii) trained with all available negative samples. Our global model yields significant improvements, up to 1 BLEU point, over previously proposed rule selection models.
Název v anglickém jazyce
A Framework for Discriminative Rule Selection in Hierarchical Moses
Popis výsledku anglicky
We propose two contributions to discriminative rule selection in hierarchical machine translation. First, we test previous approaches on two French-English translation tasks in domains for which only limited resources are available and show that they fail to improve translation quality. To improve on such tasks, we propose a rule selection model that is (i) global with rich label-dependent features (ii) trained with all available negative samples. Our global model yields significant improvements, up to 1 BLEU point, over previously proposed rule selection models.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the First Conference on Machine Translation (WMT). Volume 2: Shared Task Papers
ISBN
978-1-945626-10-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
92-101
Název nakladatele
Association for Computational Linguistics
Místo vydání
Stroudsburg, PA, USA
Místo konání akce
Berlin, Germany
Datum konání akce
11. 8. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—