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En este artículo presentamos un método para ampliar la tabla de frases de un traductor automático estadístico con entradas bilingües creadas automáticamente con un clasificador supervisado. El clasificador es entrenado con una representación vectorial en la que se concatenan el vector distribuido (Word Embeddings, WE) y una representación de agrupaciones de Brown (Brown clusters, BC) de 2 palabras equivalentes de traducción. El clasificador alcanza una F1 de 0,94 y el resultado de la evaluación del sistema de traducción automática entre chino y español muestra una mejora de hasta +0,70 BLEU, demostrando que las malas traducciones producidas por el clasificador son controladas bien por el sistema de traducción.
In this work we present an experiment for enriching a Statistical Machine Translation (SMT) phrase table with automatically created bilingual word pairs. The bilingual lexicon is induced with a supervised classifier trained using a joint representation of word embeddings (WE) and Brown clusters (BC) of translation equivalent word pairs as features. The classifier reaches a 0.94 F-score and the MT experiment results show an improvement of up to +0.70 BLEU over a low resource Chinese-Spanish phrase-based SMT baseline, demonstrating that bad entries delivered by the classifier are well handled.
