论文读书笔记-主题-语义消歧&机器翻译

[2007]Improving Statistical Machine Translation using Word Sense Disambiguation.Marine CARPUAT Dekai WU

与词向量学习无关

虽然单纯的 语义消歧任务已经取得了很好的性能效果，但将语义消歧作为一个中间任务加入机器翻译MT task中却没有产生令人惊喜的预期效果，甚至反而影响了单独的MT task的效果。另一方面，错误分析揭露了SMT系统的性能仍受到不正确的词汇选择的影响。

本文针对这个problem，即“如何结合统计MT与词义消歧”，提出了一个针对短语翻译的新方法：整合multi-word phrasal WSD语义消歧模型进入phrase-based SMT统计机器翻译任务。

实验在3个test set（都来源于IWSLT06 文本翻译任务）上，利用大约8种的评判标准，比如BLEU 和 NIST scores等。实验结果如下：