TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Reordering Constraint Based on Document-Level Context"

One problem with phrase-based statistical machine translation is the problem of longdistance reordering when translating between languages with different word orders, such as Japanese-English. In this paper, we propose a method of imposing reordering constraints using document-level context. As the documentlevel context, we use noun phrases which significantly occur in context documents containing source sentences. | Reordering Constraint Based on Document-Level Context Takashi Onishi and Masao Utiyama and Eiichiro Sumita Multilingual Translation Laboratory MASTAR Project National Institute of Information and Communications Technology 3-5 Hikaridai Keihanna Science City Kyoto JAPAN mutiyama @ Abstract One problem with phrase-based statistical machine translation is the problem of longdistance reordering when translating between languages with different word orders such as Japanese-English. In this paper we propose a method of imposing reordering constraints using document-level context. As the documentlevel context we use noun phrases which significantly occur in context documents containing source sentences. Given a source sentence zones which cover the noun phrases are used as reordering constraints. Then in decoding reorderings which violate the zones are restricted. Experiment results for patent translation tasks show a significant improvement of BLEU points in Japanese-English translation and BLEU points in English-Japanese translation. 1 Introduction Phrase-based statistical machine translation is useful for translating between languages with similar word orders. However it has problems with longdistance reordering when translating between languages with different word orders such as Japanese-English. These problems are especially crucial when translating long sentences such as patent sentences because many combinations of word orders cause high computational costs and low translation quality. In order to address these problems various methods which use syntactic information have been proposed. These include methods where source sentences are divided into syntactic chunks or clauses and the translations are merged later Koehn and 434 Knight 2003 Sudoh et al. 2010 methods where syntactic constraints or penalties for reordering are added to a decoder Yamamoto et al. 2008 Cherry 2008 Marton and Resnik 2008 Xiong et al. 2010

• Báo cáo khoa học
• Reordering Constraint Based
• Document Level Context
• Takashi Onishi and Masao Utiyama
• 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