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Minimum Bayes-Risk Word Alignments of Bilingual Texts

机译:双语文本的最小贝叶斯-风险词对齐

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摘要

We present Minimum Bayes-Risk word alignment for machine translation. This statistical, model-based approach attempts to minimize the expected risk of alignment errors under loss functions that measure alignment quality. We describe various loss functions, including some that incorporate linguistic analysis as can be obtained from parse trees, and show that these approaches can improve alignments of the English-French Hansards.
机译:我们提出了机器翻译的最小贝叶斯风险词对齐方式。这种基于模型的统计方法试图在测量对齐质量的损失函数下将对齐错误的预期风险降至最低。我们描述了各种损失函数,包括一些可以从语法分析树中获得的语​​言分析功能,并表明这些方法可以改善英法《议事录》的对齐方式。

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