DSpace DSpace UPC
 Català   Castellano   English  

E-prints UPC >
Altres >
Enviament des de DRAC >

Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://hdl.handle.net/2117/10449

Arxiu Descripció MidaFormat
EAMT-2010-Espana-Bonet.pdf617,12 kBAdobe PDFThumbnail
Veure/Obrir

Citació: España-Bonet, C.; Màrquez, L. Robust estimation of feature weights in statistical machine translation. A: Annual Conference of the European Association for Machine Translation. "14th Annual Conference of the European Association for Machine Translation". Saint-Raphaël: 2010, p. 190-197.
Títol: Robust Estimation of Feature Weights in Statistical Machine Translation
Autor: España Bonet, Cristina Veure Producció científica UPC; Màrquez Villodre, Lluís Veure Producció científica UPC
Data: 2010
Tipus de document: Conference lecture
Resum: Weights of the various components in a standard Statistical Machine Translation model are usually estimated via Minimum Error Rate Training. With this, one finds their optimum value on a development set with the expectation that these optimal weights generalise well to other test sets. However, this is not always the case when domains differ. This work uses a perceptron algorithm to learn more robust weights to be used on out-of-domain corpora without the need for specialised data. For an Arabic-to-English translation system, the generalisation of weights represents an improvement of more than 2 points of BLEU with respect to the MERT baseline using the same information.
URI: http://hdl.handle.net/2117/10449
Apareix a les col·leccions:GPLN - Grup de Processament del Llenguatge Natural. Ponències/Comunicacions de congressos
Departament de Ciències de la Computació. Ponències/Comunicacions de congressos
Altres. Enviament des de DRAC
Comparteix:


Stats Mostra les estadístiques d'aquest ítem

SFX Query

Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets.

Per a qualsevol ús que se'n vulgui fer no previst a la llei, dirigiu-vos a: sepi.bupc@upc.edu

 

Valid XHTML 1.0! Programari DSpace Copyright © 2002-2004 MIT and Hewlett-Packard Comentaris
Universitat Politècnica de Catalunya. Servei de Biblioteques, Publicacions i Arxius