TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Fixed Length Word Suffix for Factored Statistical Machine Translation"

Factored Statistical Machine Translation extends the Phrase Based SMT model by allowing each word to be a vector of factors. Experiments have shown effectiveness of many factors, including the Part of Speech tags in improving the grammaticality of the output. However, high quality part of speech taggers are not available in open domain for many languages. | Fixed Length Word Suffix for Factored Statistical Machine Translation Narges Sharif Razavian School of Computer Science Carnegie Mellon Universiy Pittsburgh USA nsharifr@ Stephan Vogel School of Computer Science Carnegie Mellon Universiy Pittsburgh USA Abstract Factored Statistical Machine Translation extends the Phrase Based SMT model by allowing each word to be a vector of factors. Experiments have shown effectiveness of many factors including the Part of Speech tags in improving the grammaticality of the output. However high quality part of speech taggers are not available in open domain for many languages. In this paper we used fixed length word suffix as a new factor in the Factored SMT and were able to achieve significant improvements in three set of experiments large NIST Arabic to English system medium WMT Spanish to English system and small TRANSTAC English to Iraqi system. 1 Introduction Statistical Machine Translation SMT is currently the state of the art solution to the machine translation. Phrase based SMT is also among the top performing approaches available as of today. This approach is a purely lexical approach using surface forms of the words in the parallel corpus to generate the translations and estimate probabilities. It is possible to incorporate syntactical information into this framework through different ways. Source side syntax based re-ordering as preprocessing step dependency based reordering models cohesive decoding features are among many available successful attempts for the integration of syntax into the translation model. Factored translation modeling is another way to achieve this goal. These models allow each word to be represented as a vector of factors rather than a single surface form. Factors can represent richer expression power on each word. Any factors such as word stems gender part of speech tense etc. can be easily used in this framework. Previous work in factored translation modeling .

• Báo cáo khoa học
• Fixed Length Word Suffix
• Factored Statistical Machine Translation
• Narges Sharif Razavian
• 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