Machine translation is generally understood as generating one target text from an input source document. In this paper, we consider a stronger requirement: to jointly generate two texts so that each output side effectively depends on the other. As we discuss, such a device serves several practical purposes, from multi-target machine translation to the generation of controlled variations of the target text. We present an analysis of possible implementations of dual decoding, and experiment with four applications. Viewing the problem from multiple angles allows us to better highlight the challenges of dual decoding and to also thoroughly analyze the benefits of generating matched, rather than independent, translations.


翻译:一般认为机器翻译从输入源文件产生一个目标文本。 在本文中,我们认为更强烈的要求是:联合产生两个文本,这样每个输出方都有效地依赖另一个。 在我们讨论时,这种装置可以达到若干实际目的,从多目标机器翻译到目标文本的受控变异。我们分析了双重解码的可能实施,并试验了四个应用。从多个角度审视问题,使我们能够更好地突出双重解码的挑战,并透彻分析产生匹配而不是独立的翻译的好处。

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机器翻译(Machine Translation)涵盖计算语言学和语言工程的所有分支,包含多语言方面。特色论文涵盖理论,描述或计算方面的任何下列主题:双语和多语语料库的编写和使用,计算机辅助语言教学,非罗马字符集的计算含义,连接主义翻译方法,对比语言学等。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mt/
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