Publikace na Matematicko-fyzikální fakulta |
2016
Abstrakt
Navrhujeme dva příspěvky k diskriminativnímu výběru pravidel v hierarchickém strojovém překladu. Ověřujeme předchozí přístupy na dvou úlohách francouzsko-anglického překladu na doménách s omezenými zdroji a ukazujeme, že nedokážou zlepšit překladovou kvalitu.
Navrhujeme model pro výběr pravidel, který je (i) globální a využívá bohatou sadu rysů a (ii) je trénován s využitím všech dostupných negativních příkladů. Náš globální model přináší významné zlepšení až 1 bod BLEU oproti předchozím modelům pro výběr pravidel.