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: "Automatically Creating Bilingual Lexicons for Machine Translation from Bilingual Text"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Automatically Creating Bilingual Lexicons for Machine Translation from Bilingual Text"
Ðăng Minh
76
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
A m e t h o d is presented for automatically augmenting the bilingual lexicon of an existing Machine Translation system, by extracting bilingual entries from aligned bilingual text. The proposed m e t h o d only relies on the resources already available in the MT system itself. It is based on the use of bilingual lexical templates to match the terminal symbols in the parses of the aligned sentences. | Automatically Creating Bilingual Lexicons for Machine Translation from Bilingual Text Davide Turcato TCC Communications 100-6722 Oldfield Road Victoria BC V8M 2A3 Canada turkStcc.bc.ca Natural Language Lab School of Computing Science Simon Fraser University Burnaby BC V5A 1S6 Canada turkQcs.sfu.ca Abstract A method is presented for automatically augmenting the bilingual lexicon of an existing Machine Translation system by extracting bilingual entries from aligned bilingual text. The proposed method only relies on the resources already available in the MT system itself. It is based on the use of bilingual lexical templates to match the terminal symbols in the parses of the aligned sentences. 1 Introduction A novel approach to automatically building bilingual lexicons is presented here. The term bilingual lexicon denotes a collection of complex equivalences as used in Machine Translation MT transfer lexicons not just word equivalences. In addition to words such lexicons involve syntactic and semantic descriptions and means to perform a correct transfer between the two sides of a bilingual lexical entry. A symbolic rule-based approach of the parseparse-match kind is proposed. The core idea is to use the resources of bidirectional transfer MT systems for this purpose taking advantage of their features to convert them to a novel use. In addition to having them use their bilingual lexicons to produce translations it is proposed to have them use translations to produce bilingual lexicons. Although other uses might be conceived the most appropriate use is to have an MT system automatically augment its own bilingual lexicon from a small initial sample. The core of the described approach consists of using a set of bilingual lexical templates in matching the parses of two aligned sentences and in turning the lexical equivalences thus established into new bilingual lexical entries. 2 Theoretical framework The basic requirement that an MT system should meet for the present .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Improve SMT Quality with Automatically Extracted Paraphrase Rules"
Báo cáo khoa học: "Automatically Learning Measures of Child Language Development"
Báo cáo khoa học: "Automatically Mining Question Reformulation Patterns from Search Log Data"
Báo cáo khoa học: "Toward Automatically Assembling Hittite-Language Cuneiform Tablet Fragments into Larger Texts"
Báo cáo khoa học: "Detecting Errors in Automatically-Parsed Dependency Relations"
Báo cáo khoa học: "Automatically Generating Term-frequency-induced Taxonomies"
Báo cáo khoa học: "Automatically generating annotator rationales to improve sentiment classification"
Báo cáo khoa học: "Automatically Predicting Peer-Review Helpfulness"
Báo cáo khoa học: "Automatically Generating Wikipedia Articles: A Structure-Aware Approach"
Báo cáo khoa học: "Automatically Extracting Polarity-Bearing Topics for Cross-Domain Sentiment Classification"
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.