TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Automatic English-Chinese name transliteration for development of multilingual resources"

Place names and personal names do not fall into a well-defined set, nor do they have semantic content which can be expressed in other languages through words equivalent in meaning. As more objects are added to our database (as will happen as a museum acquires new objects), new names will be introduced, and these must also be added to the lexica for each language in the system. | Automatic English-Chinese name transliteration for development of multilingual resources Stephen Wan and Cornelia Maria Verspoor Microsoft Research Institute Macquarie University Sydney NSW 2109 Australia swan kversp @ Abstract In this paper we describe issues in the translation of proper names from English to Chinese which we have faced in constructing a system for multilingual text generation supporting both languages. We introduce an algorithm for mapping from English names to Chinese characters based on 1 heuristics about relationships between English spelling and pronunciation and 2 consistent relationships between English phonemes and Chinese characters. 1 Introduction In the context of multilingual natural language processing systems which aim for coverage of both languages using a roman alphabet and languages using other alphabets the development of lexical resources must include mechanisms for handling words which do not have standard translations. Words falling into this category are words which do not have any obvious semantic content . most indo-european personal and place names and which can therefore not simply be mapped to translation equivalents. In this paper we examine the problem of generating Chinese characters which correspond to English personal and place names. Section 2 introduces the basic principles of English-Chinese transliteration Section 3 identifies issues specific to the domain of name transliteration and Section 4 introduces a rule-based algorithm for automatically performing the name transliteration. In Section 5 we present an example of the application of the algorithm and in Section 6 we discuss extensions to improve the robustness of the algorithm. Our need for automatic transliteration mechanisms stems from a multilingual text generation system which we are currently constructing on the basis of an English-language database containing descriptive information about museum objects the POWER system Verspoor et al .

• Báo cáo khoa học
• Automatic English Chinese
• name transliteration
• development of multilingual resources
• báo cáo khoa học
• mô hình ngôn ngữ
• xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân tích ngữ nghĩa
• Phân loại tin tự động
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Tách từ tiếng Việt
• Gán nhãn từ loại
• Phân tích cú pháp
• Nghĩa từ vựng
• Phân giải nhập nhằng từ
• Phân loại văn bản
• Lexical chain
• Phản hồi thông tin
• Bài toán PTCP
• 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