TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Multiple Correspondence"

It has been shown by Oettinger that the usefulness of rough Russian-English translations produced by an automatic dictionary is limited primarily by the large number of English equivalents which must be provided for many Russian words. | Mechanical Translation and 2 November 1957 pp. 14-27 Multiple Correspondence Roderick Gould Computation Laboratory Harvard University Cambridge Massachusetts It has been shown by Oettinger that the usefulness of rough Russian-English translations produced by an automatic dictionary is limited primarily by the large number of English equivalents which must be provided for many Russian words. The design of an additional machine stage for reducing the number of equivalents requires that the words be somehow classified this classification might be according to meaning grammatical role in the sentence or both. Detailed examination of a model automatic-dictionary output revealed that the multiple-correspondence problem arose primarily from nouns prepositions and verbs in that order. However the extremely small number of distinct prepositions involved suggests that they should be given special individual treatment. It is proposed that the meaning words nouns verbs etc. of Russian and English be classified according to meaning and the function words prepositions conjunctions etc. be omitted from consideration. Lists of meaning-class sequences appearing in large samplings of Russian text would be tabulated and stored in the translator comparison with these tabulated sequences would then allow the number of different classes of English words corresponding to any given Russian word to be reduced. AN AUTOMATIC dictionary as proposed by Oettinger 1 is a machine for making rough translations of technical literature from one language into another. The machine contains a glossary of words in the input language and appropriate equivalents in the output language. When each successive word of a text in the input language is introduced into the machine the corresponding equivalents in the output language are printed out. The original word order is unchanged. Almost no grammatical information such as that given by tense or case endings is preserved. Punctuation and .

• Báo cáo khoa học
• Multiple Correspondence
• Roderick Gould
• Mechanical Translation
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• BMC Musculoskeletal Disorders
• Multiple correspondence analysis
• Severity score
• Chikungunya infection
• Multi correspondence analysis
• Rewards and benefits offered
• Donating activities in Korea
• Typesof activities
• Benefits offered to donors
• Multi dimensional poverty
• Livelihood assets
• Principal component analysis
• Cluster analysis
• Salt intake
• Food intake
• United arab emirates
• Food frequency questionnaire
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball