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An Iterative, DP-based Search Algorithm for Statistical Machine Translation
The increasing interest in the statistical approach to Machine Translation is due to the development of effective algorithms for training the probabilistic models proposed so far. However, one of the open problems with Statistical Machine Translation is the design of efficient algorithms for translating a given input string. For some interesting models, only (good) approximate solutions can be found. Recently a Dynamic Programming-like algorithm has been introduced which computes approximate solutions for some models. These solutions can be improved by using an iterative algorithm that refines the succesive solutions and uses a smoothing technique for some probabilistic distribution of the models based on an interpolation of different distributions. The technique resulting from this combination has been tested on the “Tourist Task ” corpus, which was generated in a semi-automated way. The best results achieved were a word-error rate of 9.3% and a sentence-error rate of 44.4%. 1
Novel statistical approaches to text classification, machine translation and computer-assisted translation
Esta tesis presenta diversas contribuciones en los campos de la
clasificación automática de texto, traducción automática y traducción
asistida por ordenador bajo el marco estadístico.
En clasificación automática de texto, se propone una nueva aplicación
llamada clasificación de texto bilingüe junto con una serie de modelos
orientados a capturar dicha información bilingüe. Con tal fin se
presentan dos aproximaciones a esta aplicación; la primera de ellas se
basa en una asunción naive que contempla la independencia entre las
dos lenguas involucradas, mientras que la segunda, más sofisticada,
considera la existencia de una correlación entre palabras en
diferentes lenguas. La primera aproximación dió lugar al desarrollo de
cinco modelos basados en modelos de unigrama y modelos de n-gramas
suavizados. Estos modelos fueron evaluados en tres tareas de
complejidad creciente, siendo la más compleja de estas tareas
analizada desde el punto de vista de un sistema de ayuda a la
indexación de documentos. La segunda aproximación se caracteriza por
modelos de traducción capaces de capturar correlación entre palabras
en diferentes lenguas. En nuestro caso, el modelo de traducción
elegido fue el modelo M1 junto con un modelo de unigramas. Este
modelo fue evaluado en dos de las tareas más simples superando la
aproximación naive, que asume la independencia entre palabras en
differentes lenguas procedentes de textos bilingües.
En traducción automática, los modelos estadísticos de traducción
basados en palabras M1, M2 y HMM son extendidos bajo el marco de la
modelización mediante mixturas, con el objetivo de definir modelos de
traducción dependientes del contexto. Asimismo se extiende un
algoritmo iterativo de búsqueda basado en programación dinámica,
originalmente diseñado para el modelo M2, para el caso de mixturas de
modelos M2. Este algoritmo de búsqueda nCivera Saiz, J. (2008). Novel statistical approaches to text classification, machine translation and computer-assisted translation [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/2502Palanci