Language technologies for a multilingual Europe

This volume of the series “Translation and Multilingual Natural Language Processing” includes most of the papers presented at the Workshop “Language Technology for a Multilingual Europe”, held at the University of Hamburg on September 27, 2011 in the framework of the conference GSCL 2011 with the topic “Multilingual Resources and Multilingual Applications”, along with several additional contributions. In addition to an overview article on Machine Translation and two contributions on the European initiatives META-NET and Multilingual Web, the volume includes six full research articles. Our intention with this workshop was to bring together various groups concerned with the umbrella topics of multilingualism and language technology, especially multilingual technologies. This encompassed, on the one hand, representatives from research and development in the field of language technologies, and, on the other hand, users from diverse areas such as, among others, industry, administration and funding agencies. The Workshop “Language Technology for a Multilingual Europe” was co-organised by the two GSCL working groups “Text Technology” and “Machine Translation” (http://gscl.info) as well as by META-NET (http://www.meta-net.eu)

Language technologies for a multilingual Europe

This volume of the series “Translation and Multilingual Natural Language Processing” includes most of the papers presented at the Workshop “Language Technology for a Multilingual Europe”, held at the University of Hamburg on September 27, 2011 in the framework of the conference GSCL 2011 with the topic “Multilingual Resources and Multilingual Applications”, along with several additional contributions. In addition to an overview article on Machine Translation and two contributions on the European initiatives META-NET and Multilingual Web, the volume includes six full research articles. Our intention with this workshop was to bring together various groups concerned with the umbrella topics of multilingualism and language technology, especially multilingual technologies. This encompassed, on the one hand, representatives from research and development in the field of language technologies, and, on the other hand, users from diverse areas such as, among others, industry, administration and funding agencies. The Workshop “Language Technology for a Multilingual Europe” was co-organised by the two GSCL working groups “Text Technology” and “Machine Translation” (http://gscl.info) as well as by META-NET (http://www.meta-net.eu)

Proceedings

Proceedings of the NODALIDA 2009 workshop Nordic Perspectives on the CLARIN Infrastructure of Language Resources. Editors: Rickard Domeij, Kimmo Koskenniemi, Steven Krauwer, Bente Maegaard, Eiríkur Rögnvaldsson and Koenraad de Smedt. NEALT Proceedings Series, Vol. 5 (2009), v+45 pp. © 2009 The editors and contributors. Published by Northern European Association for Language Technology (NEALT) http://omilia.uio.no/nealt . Electronically published at Tartu University Library (Estonia) http://hdl.handle.net/10062/9207

The dawn of the human-machine era: a forecast of new and emerging language technologies

New language technologies are coming, thanks to the huge and competing private investment fuelling rapid progress; we can either understand and foresee their effects, or be taken by surprise and spend our time trying to catch up. This report scketches out some transformative new technologies that are likely to fundamentally change our use of language. Some of these may feel unrealistically futuristic or far-fetched, but a central purpose of this report - and the wider LITHME network - is to illustrate that these are mostly just the logical development and maturation of technologies currently in prototype. But will everyone benefit from all these shiny new gadgets? Throughout this report we emphasise a range of groups who will be disadvantaged and issues of inequality. Important issues of security and privacy will accompany new language technologies. A further caution is to re-emphasise the current limitations of AI. Looking ahead, we see many intriguing opportunities and new capabilities, but a range of other uncertainties and inequalities. New devices will enable new ways to talk, to translate, to remember, and to learn. But advances in technology will reproduce existing inequalities among those who cannot afford these devices, among the world's smaller languages, and especially for sign language. Debates over privacy and security will flare and crackle with every new immersive gadget. We will move together into this curious new world with a mix of excitement and apprehension - reacting, debating, sharing and disagreeing as we always do. Plug in, as the human-machine era dawn

The European Language Resources and Technologies Forum: Shaping the Future of the Multilingual Digital Europe

Proceedings of the 1st FLaReNet Forum on the European Language Resources and Technologies, held in Vienna, at the Austrian Academy of Science, on 12-13 February 2009

TC3 III

This volume of the series “Translation and Multilingual Natural Language Processing” includes most of the papers presented at the Workshop “Language Technology for a Multilingual Europe”, held at the University of Hamburg on September 27, 2011 in the framework of the conference GSCL 2011 with the topic “Multilingual Resources and Multilingual Applications”, along with several additional contributions. In addition to an overview article on Machine Translation and two contributions on the European initiatives META-NET and Multilingual Web, the volume includes six full research articles. Our intention with this workshop was to bring together various groups concerned with the umbrella topics of multilingualism and language technology, especially multilingual technologies. This encompassed, on the one hand, representatives from research and development in the field of language technologies, and, on the other hand, users from diverse areas such as, among others, industry, administration and funding agencies. The Workshop “Language Technology for a Multilingual Europe” was co-organised by the two GSCL working groups “Text Technology” and “Machine Translation” (http://gscl.info) as well as by META-NET (http://www.meta-net.eu)

Speech-to-speech translation to support medical interviews

Projeto de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013Este relatório apresenta a criação de um sistema de tradução fala-para-fala. O sistema consiste na captação de voz na forma de sinal áudio que de seguida é interpretado, traduzido e sintetizado para voz. Tendo como entrada um enunciado numa linguagem de origem e como saída um enunciado numa linguagem destino. O sistema implementado tem como âmbito do seu funcionamento o domínio médico, tendo em vista apoiar o diálogo entre médico e utente em linguagens diferentes durante consultas médicas. No caso do presente trabalho, foram escolhidos o português e inglês, sendo possível a tradução fala-para-fala nos dois sentidos. A escolha destas duas línguas resulta sobretudo da disponibilidade de recursos para o desenvolvimento do sistema. Ao longo dos anos tem existido um esforço de pesquisa e desenvolvimento em tecnologia que permite quebrar as barreiras do multilinguismo. Uma dessas tecnologias, com resultados de qualidade crescentemente aceitável, são os sistemas de tradução fala-para-fala. Em geral, estes sistemas são compostos por três componentes: reconhecimento de fala, tradução automática e sintetização de voz. Neste projecto foram implementadas as três componentes. No entanto, uma vez que face às tecnologias disponíveis, a componente de tradução tem um maior impacto no desempenho final do sistema, a esta foi conferida uma maior atenção. Embora nós, como humanos, compreendamos facilmente a linguagem falada, isto é algo extremamente difícil e complexo de um ponto de vista computacional. O objectivo do reconhecimento de fala é abordar esta tarefa computacionalmente através da construção de sistemas que mapeiam um sinal acústico para uma sequência de caracteres. Os modelos actuais para reconhecimento de fala fazem uso de modelos estatísticos. Nestes, a fala é reconhecida através do uso de modelos de linguagem que possibilitam a estimativa das probabilidades para as palavras, independentemente do sinal de entrada, e de um modelo acústico onde as propriedades acústicas da fala estão contempladas. Os modelos actuais de tradução automática, assim como os de reconhecimento de fala, são na sua larga maioria estatísticos. Actualmente os modelos de tradução baseados em unidades frásicas de input são os que obtém os resultados com melhor qualidade. Esta abordagem consiste na tradução de pequenos segmentos de palavras, onde existe uma tradução lexical e um modelo de alinhamento. Os modelos estatísticos fazem uso de textos de duas línguas alinhados, tendo como princípio o facto de que através da frequência de cada segmento de palavras, em relação à outra linguagem, seja obtida uma distribuição probabilística. Deste modo torna-se possível calcular qual a palavra ou conjunto de palavras mais prováveis de ocorrer como tradução para determinado texto que se pretenda traduzir. A sintetização de voz consiste na geração de fala na forma de onda acústica tendo como ponto de partida uma palavra ou uma sequência de palavras. Envolve o processamento de linguagens naturais e processamento de sinal. O primeiro converte o texto numa representação fonética e o último converte essa representação em sinal acústico. Neste documento é apresentado o estado da arte das três áreas envolvidas. São também apresentados os sistemas de tradução fala-para-fala, fazendo ou não uso do domínio médico, e também os processos existentes para a avaliação de cada uma das componentes. Tendo em vista a implementação de um sistema com as diversas componentes, foi necessário efectuar um levantamento da tecnologia existente. O levantamento teve por objectivo a implementação de duas soluções aplicacionais. Uma aplicação disponível pela internet como página web e outra através de uma aplicação móvel, ambas permitindo o reconhecimento de fala, tradução automática e sintetização de voz em ambas as linguagens e direcções. Dois sistemas de reconhecimento de fala foram escolhidos, o Microsoft Speech Platform para a aplicação móvel e o reconhecimento de fala disponível pelo Google nos browsers Google Chrome. O primeiro a ser usado na aplicação móvel e o segundo na aplicação web. O sistema de tradução automática escolhido foi o Moses. Sendo um sistema de tradução estatístico que permite a criação de modelos de tradução diversos, como os modelos baseados em frase e os modelos baseados em fatores. O sistema de sintetização de voz escolhido foi o Microsoft Speech Platform. A aplicação móvel foi desenvolvida para a plataforma iOS da Apple tendo em vista o uso de um telemóvel iPhone. A integração dos componentes pelas diversas arquitecturas foi assegurada pela implementação de web services. O reconhecimento de fala na aplicação web foi desenvolvido recorrendo ao uso da W3C Speech Input API Specifications, onde a programação através de HTML permite a captação de áudio no Google Chrome. Para a implementação do sistema tradução fala-para-fala foi necessário a obtenção de corpora paralelos de forma a se poder treinar os modelos estatísticos, sendo este um dos factores cruciais para o bom desempenho dos componentes. Uma vez que o sistema tem como domínio de aplicação o diálogo médico, corpora neste domínio seria o mais vantajoso. No entanto, a inexistência de tais corpora para o par Inglês-Português levou à aquisição de corpora alternativos. Através de uma experiência exploratória foi abordado o tipo de implementação mais adequado da componente de reconhecimento de fala, tendo como foco o modelo de linguagem. Três experiências foram então conduzidas de forma a decidir entre a aplicação de um modelo de linguagem baseado em regras ou um modelo estatístico. Para implementar um modelo de linguagem baseado em regras foi necessário a criação de um corpus médico que reflectisse um diálogo entre médico e paciente. Para tal, com a ajuda de um médico, criei um diálogo de um caso hipotético de lesão num braço devido a um acidente de carro. Este diálogo teve como base para a sua estruturação a aplicação do processo de anamnesis. A anamnesis consiste numa metodologia médica que através de um conjunto de perguntas chave permite adquirir a informação necessária para a formulação de um diagnóstico médico e decisão sobre o tratamento necessário. O corpus médico foi também transformado num corpus de fala de forma a este ser avaliado ao longo das experiências. Numa primeira experiência foi criada uma gramática básica cuja implementação foi obtida recorrendo à Speech Recognition Grammar Specification de forma a ser usada como modelo de linguagem pela componente de reconhecimento de fala. A segunda experiência tinha como objectivo a criação de uma gramática mais complexa que a primeira. Para tal foi criada uma gramática livre de contexto. Após a criação da gramática livre de contexto esta foi convertida manualmente para uma gramática SRGS. Na terceira experiência foram criados dois modelo de linguagem estatísticos, o primeiro fazendo uso do mesmo corpus que o usado nas experiências anteriores e o segundo composto por 30.000 frases independentes. Obteve-se melhores resultados com o modelo de linguagem estatístico e este ficou como a escolha para a implementação do componente de reconhecimento de fala. No treino da componente de tradução automática foram usados dois modelos estatísticos, baseados em frases e em factores. Pretendeu-se comparar os resultados entre os dois modelos de forma a escolher o modelo mais vantajoso. Para fazer uso do modelo baseado em factores foi necessária a preparação de corpora. Com os corpora já adquiridos foi concretizada a sua anotação para ambas as linguagens. Recorrendo ao LX-Suite e ao CoreNLP, foram criados corpora anotados com lemmas e informação morfossintáctica, com a primeira ferramenta para o português e a última para o inglês. Uma vez que a componente de sintetização de voz permitia uma implementação célere, esta foi implementada recorrendo aos modelos já existentes para ambas as linguagens e disponibilizados pela ferramenta. Por fim, são apresentados os resultados obtidos e a sua avaliação. Tanto a avaliação do sistema de reconhecimento de fala como o de tradução automática demonstraram um desempenho muito competitivo, do nível do estado da arte. A componente de reconhecimento de fala, assim como a componente de tradução automática, obtiveram melhores resultados fazendo-se uso de modelos de linguagem estatístico.This report presents the development of a speech-to-speech translation system. The system consists in the capture of voice as an audio signal that is then interpreted, translated and synthesized to voice for a target language. The three main components of the system, speech recognition, machine translation and speech synthesis, make use of statistical models, such as hidden Markov models. Given the technology available, the machine translation component has a greater impact on the performance of the system, a greater attention has thus been given to it. The system assumes the support to medical interviews between doctor and patient in different languages as its applicational domain. Two application solutions were developed: an online service on a website and a mobile application. This report begins by presenting the general concepts of the relevant areas involved. It proceeds with an overview of the state of the art relating to each area as well as to the methods used for the evaluation of the different components. It provides also an overview of existing technology and the criteria for choosing the tools to be used in the development of the system. It explains the acquisition and creation of the corpora used, and the process of development and integration of the components: speech recognition, machine translation and text-to-speech. Finally, the evaluation results are presented, as well as the final conclusions