Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Applying Morphology Generation Models to Machine Translation"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Applying Morphology Generation Models to Machine Translation"
Minh Thu
79
9
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
We improve the quality of statistical machine translation (SMT) by applying models that predict word forms from their stems using extensive morphological and syntactic information from both the source and target languages. Our inflection generation models are trained independently of the SMT system. | Applying Morphology Generation Models to Machine Translation Kristina Toutanova Microsoft Research Redmond WA USA kristout@microsoft.com Hisami Suzuki Microsoft Research Redmond WA USA hisamis@microsoft.com Achim Ruopp Butler Hill Group Redmond WA USA v-acruop@microsoft.com Abstract We improve the quality of statistical machine translation SMT by applying models that predict word forms from their stems using extensive morphological and syntactic information from both the source and target languages. Our inflection generation models are trained independently of the SMT system. We investigate different ways of combining the inflection prediction component with the SMT system by training the base MT system on fully inflected forms or on word stems. We applied our inflection generation models in translating English into two morphologically complex languages Russian and Arabic and show that our model improves the quality of SMT over both phrasal and syntax-based SMT systems according to BLEU and human judgements. 1 Introduction One of the outstanding problems for further improving machine translation MT systems is the difficulty of dividing the MT problem into sub-problems and tackling each sub-problem in isolation to improve the overall quality of MT. Evidence for this difficulty is the fact that there has been very little work investigating the use of such independent subcomponents though we started to see some successful cases in the literature for example in word alignment Fraser and Marcu 2007 target language capitalization Wang et al. 2006 and case marker generation Toutanova and Suzuki 2007 . This paper describes a successful attempt to integrate a subcomponent for generating word inflections into a statistical machine translation SMT system. Our research is built on previous work in the area of using morpho-syntactic information for improving SMT. Work in this area is motivated by two advantages offered by morphological analysis 1 it provides linguistically .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Applying a Grammar-based Language Model to a Simplified Broadcast-News Transcription Task"
Báo cáo khoa học: "Applying Morphology Generation Models to Machine Translation"
Báo cáo khoa học: "Applying Machine Learning to Chinese Temporal Relation Resolution"
Báo cáo khoa học: " Applying Co-Training to Reference Resolution"
The study: Applying role-play in increasing student interest in learning speaking to grade 11 students at Lai Vung 2 high school
Báo cáo khoa hoc:" Applying a brain-computer interface to support motor imagery practice in people with stroke for upper limb recovery: a feasibility study"
Báo cáo khoa hoc:" Applying the Stages of Change model to Type 2 diabetes care in Trinidad: A randomised trial"
báo cáo khoa học:" Decreased CD90 expression in human mesenchymal stem cells by applying mechanical stimulation"
báo cáo khoa học: " Applying psychological theories to evidence-based clinical practice: identifying factors predictive of lumbar spine x-ray for low back pain in UK primary care practice"
báo cáo khoa học: " A Guide for applying a revised version of the PARIHS framework for implementation"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.