This is an old revision of the document!
A) Factored Phrase-Based SMT with full morphological generation
Překládáme nezávisle do lemmat a POS značek a z nich potom vygenerujeme patřičnou formu pomoci morfologického slovníku. V úvahu přicházejí tyto překladové scénáře:
t:lemma→lemma, t:tag→tagt:forma→lemma, t:forma→tag
A generovací model:
g:lemma,tag→forma
Generování bude dle morfologického slovníku Jarky Hlaváčové. Měli bychom dostat jednoznačné mapování z lemat a značky na formu.
Experimenty:
- baseline 1: čistý frázový překlad na formách s nějakými “state-of-the-art” parametry (max phrase length, order of language model)
t: forma→forma
- baseline 2: vylepšená baseline všemi prostředky, které nesouvisí s hlavní myšlenkou (zejména alignment na lemmatech, případně formách na zdrojové straně a lemmatech na cílové straně). Předpoklad je, že BLEU se oproti baseline 1 zvýší.
t:forma→forma
a:lemma→lemma
a:forma→lemma
- upperline: překlad na lematech, který je mnohem lepší než na formách, BLEU bude mnohem vyšší než v baseline 2.
t: lemma→lemma (a testování na lematizovaných referenčních datech)
- hypotéza 1 nezávislý překlad lemmat a forem bude kvalitou někde mezi baseline 2 a upperline
t: lemma→lemma, tag→tag (a testování na lematizovaných+značkovaných referenčních datech)
- hypotéza 2: nezávislý překlad lemmat a forem a následné generování podle modelu z trénovacích dat nebude tak úspěšné (minimálně kvůli neznámým formám), BLEU lze čekat menší než u hypotézy 1. Předchozí experimenty nepotvrdily, že tento přístup je výrazně lepší než baseline 2.
t: lemma→lemma, tag→tag g:lemma,tag→forma (target side of parallel data, target language model)
- hypotéza 3: nezávislý překlad lemmat a forem a následně generování podle modelu z morfologického slovníku bude lepší než baseline 2 (umíme generovat i formy, které nejsou v datech), teoreticky bychom se s BLEU měli dostat na hodnoty z hypotézy 1
t: lemma→lemma, tag→tag g:lemma,tag→forma (morphological analysis)
Rizika:
- hypotéza 1 nebude platit. Riziko relativně velké. Není úplně jasné, jestli překlad do značek povede ke těm “správným” značkám. Je ověřeno, že překlad do lemmat funguje – teoreticky bychom se mohli pokusit pouze o překlad do značek a podívat se, co to dělá. Celou hypotézu ověří experiment. Je možné, že k ověření bude třeba větších trénovacích dat. Pokud se hypotéza nepotvrdí, naskytuje se možnost zředit značky (prostor tam jistě je, viz experiment hypotézy 2 a pokusit se dogenerovat formy následně (mapování už nebude 1:1). Navíc je tu prostor pro podmíněně tvořené faktory (viz další nápad).
- hypotéza 3 nebude platit (ale hypotéza 1 ano). Riziko je malé, mapování by mělo být jednoznačné, pokrytí vysoké. Může se ale stát, že to (z nějakého důvodu) nezvládne Moses, v tom případě bychom ale mohly generování dělat po překladu nezávisle na Mosesovi.
Technické detaily:
- paralelní trénovací data — v baseline experimentu použijeme jen část CzEngu, na závěr potom celý
- monolinguální trénovací data pro LM a GM — POS tagged data pro LM_lemma, LM_POS + GM
- filtrováni GM → nejdříve filtrování
překladové tabulky na základě testovacích dat, potom filtrování generovací tabulky na zakládě cílové strany překladové tabulky