TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "A Class-Based Agreement Model for Generating Accurately Inflected Translations"

When automatically translating from a weakly inflected source language like English to a target language with richer grammatical features such as gender and dual number, the output commonly contains morpho-syntactic agreement errors. To address this issue, we present a target-side, class-based agreement model. | A Class-Based Agreement Model for Generating Accurately Inflected Translations Spence Green Computer Science Department Stanford University spenceg@ John DeNero Google denero@ Abstract When automatically translating from a weakly inflected source language like English to a target language with richer grammatical features such as gender and dual number the output commonly contains morpho-syntactic agreement errors. To address this issue we present a target-side class-based agreement model. Agreement is promoted by scoring a sequence of fine-grained morpho-syntactic classes that are predicted during decoding for each translation hypothesis. For English-to-Arabic translation our model yields a BLEU average improvement over a state-of-the-art baseline. The model does not require bitext or phrase table annotations and can be easily implemented as a feature in many phrase-based decoders. 1 Introduction Languages vary in the degree to which surface forms reflect grammatical relations. English is a weakly inflected language it has a narrow verbal paradigm restricted nominal inflection plurals and only the vestiges of a case system. Consequently translation into English which accounts for much of the machine translation MT literature Lopez 2008 often involves some amount of morpho-syntactic dimensionality reduction. Less attention has been paid to what happens during translation rom English richer grammatical features such as gender dual number and overt case are effectively latent variables that must be inferred during decoding. Consider the output of Google Translate for the simple English sentence in Fig. 1. The correct translation is a monotone mapping of the input. However in Arabic SVO word order requires both gender and number agreement between the subject OjL the car and verb ị ỹj go . The MT system selects the correct verb stem but with masculine inflection. Although the translation has 146 1 èp 1 1 @ IaA Yj é Q .

• Báo cáo khoa học
• A Class Based Agreement Model
• Generating Accurately Inflected Translations
• Long Papers
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• 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