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Este trabajo describe un sistema de traducción que integra n-gramas conexionistas en la etapa de decodificación, motivado por los buenos resultados obtenidos en los últimos años usando estos modelos de lenguaje. Hasta el momento todos los resultados publicados delegan el modelo de lenguaje conexionista a una segunda etapa desacoplada en la que se repuntúan listas de N-best o bien se utilizan sobre grafos de palabras que contienen las N-best. Nuestro objetivo es mostrar la viabilidad de utilizar estos modelos de lenguaje dentro de un sistema totalmente acoplado.
This paper describes a Machine Translation system that integrates a Neural Network Language Model in the decoding process. This work is motivated by the excellent performance of these connectionist language models. So far, the use of Neural Network Language Models in the translation systems is uncoupled: they are used in a second stage to rerank a N-best hypothesis list or to parse a word graph containing the N-best list. Our goal is to show the feasibility of using these language models within a fully integrated system.
