Combining statistical and semantic approaches to the translation of ontologies and taxonomies

Ontologies and taxonomies are widely used to organize concepts providing the basis for activities such as indexing, and as background knowledge for NLP tasks. As such, translation of these resources would prove useful to adapt these systems to new languages. However, we show that the nature of these resources is significantly different from the "free-text" paradigm used to train most statistical machine translation systems. In particular, we see significant differences in the linguistic nature of these resources and such resources have rich additional semantics. We demonstrate that as a result of these linguistic differences, standard SMT methods, in particular evaluation metrics, can produce poor performance. We then look to the task of leveraging these semantics for translation, which we approach in three ways: by adapting the translation system to the domain of the resource; by examining if semantics can help to predict the syntactic structure used in translation; and by evaluating if we can use existing translated taxonomies to disambiguate translations. We present some early results from these experiments, which shed light on the degree of success we may have with each approac

A lemon lexicon for DBpedia

Unger C, McCrae J, Walter S, Winter S, Cimiano P. A lemon lexicon for DBpedia. In: Sebastian H, Agata F, Caroline B, Pablo M, Dimitris K, eds. Proceedings of 1st International Workshop on NLP and DBpedia, co-located with the 12th International Semantic Web Conference (ISWC 2013), October 21-25, Sydney, Australia. NLP & DBpedia 2013. CEUR Workshop Proceedings; 2013

Getting Past the Language Gap: Innovations in Machine Translation

In this chapter, we will be reviewing state of the art machine translation systems, and will discuss innovative methods for machine translation, highlighting the most promising techniques and applications. Machine translation (MT) has benefited from a revitalization in the last 10 years or so, after a period of relatively slow activity. In 2005 the field received a jumpstart when a powerful complete experimental package for building MT systems from scratch became freely available as a result of the unified efforts of the MOSES international consortium. Around the same time, hierarchical methods had been introduced by Chinese researchers, which allowed the introduction and use of syntactic information in translation modeling. Furthermore, the advances in the related field of computational linguistics, making off-the-shelf taggers and parsers readily available, helped give MT an additional boost. Yet there is still more progress to be made. For example, MT will be enhanced greatly when both syntax and semantics are on board: this still presents a major challenge though many advanced research groups are currently pursuing ways to meet this challenge head-on. The next generation of MT will consist of a collection of hybrid systems. It also augurs well for the mobile environment, as we look forward to more advanced and improved technologies that enable the working of Speech-To-Speech machine translation on hand-held devices, i.e. speech recognition and speech synthesis. We review all of these developments and point out in the final section some of the most promising research avenues for the future of MT

Combining statistical and semantic approaches to the translation of ontologies and taxonomies

McCrae J, Espinoza M, Montiel-Ponsoda E, Aguado-de-Cea G, Cimiano P. Combining statistical and semantic approaches to the translation of ontologies and taxonomies. In: Proceedings of the Fifth workshop on Syntax, Structure and Semantics in Statistical Translation (SSST-5). 2011: 116-125

Combining statistical and semantic approaches to the translation of ontologies and taxonomies

Abstract Ontologies and taxonomies are widely used to organize concepts providing the basis for activities such as indexing, and as background knowledge for NLP tasks. As such, translation of these resources would prove useful to adapt these systems to new languages. However, we show that the nature of these resources is significantly different from the "free-text" paradigm used to train most statistical machine translation systems. In particular, we see significant differences in the linguistic nature of these resources and such resources have rich additional semantics. We demonstrate that as a result of these linguistic differences, standard SMT methods, in particular evaluation metrics, can produce poor performance. We then look to the task of leveraging these semantics for translation, which we approach in three ways: by adapting the translation system to the domain of the resource; by examining if semantics can help to predict the syntactic structure used in translation; and by evaluating if we can use existing translated taxonomies to disambiguate translations. We present some early results from these experiments, which shed light on the degree of success we may have with each approach

Getting Past the Language Gap: Innovations in Machine Translation

In this chapter, we will be reviewing state of the art machine translation systems, and will discuss innovative methods for machine translation, highlighting the most promising techniques and applications. Machine translation (MT) has benefited from a revitalization in the last 10 years or so, after a period of relatively slow activity. In 2005 the field received a jumpstart when a powerful complete experimental package for building MT systems from scratch became freely available as a result of the unified efforts of the MOSES international consortium. Around the same time, hierarchical methods had been introduced by Chinese researchers, which allowed the introduction and use of syntactic information in translation modeling. Furthermore, the advances in the related field of computational linguistics, making off-the-shelf taggers and parsers readily available, helped give MT an additional boost. Yet there is still more progress to be made. For example, MT will be enhanced greatly when both syntax and semantics are on board: this still presents a major challenge though many advanced research groups are currently pursuing ways to meet this challenge head-on. The next generation of MT will consist of a collection of hybrid systems. It also augurs well for the mobile environment, as we look forward to more advanced and improved technologies that enable the working of Speech-To-Speech machine translation on hand-held devices, i.e. speech recognition and speech synthesis. We review all of these developments and point out in the final section some of the most promising research avenues for the future of MT

Ontology Localization

Nuestra meta principal en esta tesis es proponer una solución para construir una ontología multilingüe, a través de la localización automática de una ontología. La noción de localización viene del área de Desarrollo de Software que hace referencia a la adaptación de un producto de software a un ambiente no nativo. En la Ingeniería Ontológica, la localización de ontologías podría ser considerada como un subtipo de la localización de software en el cual el producto es un modelo compartido de un dominio particular, por ejemplo, una ontología, a ser usada por una cierta aplicación. En concreto, nuestro trabajo introduce una nueva propuesta para el problema de multilingüismo, describiendo los métodos, técnicas y herramientas para la localización de recursos ontológicos y cómo el multilingüismo puede ser representado en las ontologías. No es la meta de este trabajo apoyar una única propuesta para la localización de ontologías, sino más bien mostrar la variedad de métodos y técnicas que pueden ser readaptadas de otras áreas de conocimiento para reducir el costo y esfuerzo que significa enriquecer una ontología con información multilingüe. Estamos convencidos de que no hay un único método para la localización de ontologías. Sin embargo, nos concentramos en soluciones automáticas para la localización de estos recursos. La propuesta presentada en esta tesis provee una cobertura global de la actividad de localización para los profesionales ontológicos. En particular, este trabajo ofrece una explicación formal de nuestro proceso general de localización, definiendo las entradas, salidas, y los principales pasos identificados. Además, en la propuesta consideramos algunas dimensiones para localizar una ontología. Estas dimensiones nos permiten establecer una clasificación de técnicas de traducción basadas en métodos tomados de la disciplina de traducción por máquina. Para facilitar el análisis de estas técnicas de traducción, introducimos una estructura de evaluación que cubre sus aspectos principales. Finalmente, ofrecemos una vista intuitiva de todo el ciclo de vida de la localización de ontologías y esbozamos nuestro acercamiento para la definición de una arquitectura de sistema que soporte esta actividad. El modelo propuesto comprende los componentes del sistema, las propiedades visibles de esos componentes, las relaciones entre ellos, y provee además, una base desde la cual sistemas de localización de ontologías pueden ser desarrollados. Las principales contribuciones de este trabajo se resumen como sigue: - Una caracterización y definición de los problemas de localización de ontologías, basado en problemas encontrados en áreas relacionadas. La caracterización propuesta tiene en cuenta tres problemas diferentes de la localización: traducción, gestión de la información, y representación de la información multilingüe. - Una metodología prescriptiva para soportar la actividad de localización de ontologías, basada en las metodologías de localización usadas en Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento, tan general como es posible, tal que ésta pueda cubrir un amplio rango de escenarios. - Una clasificación de las técnicas de localización de ontologías, que puede servir para comparar (analíticamente) diferentes sistemas de localización de ontologías, así como también para diseñar nuevos sistemas, tomando ventaja de las soluciones del estado del arte. - Un método integrado para construir sistemas de localización de ontologías en un entorno distribuido y colaborativo, que tenga en cuenta los métodos y técnicas más apropiadas, dependiendo de: i) el dominio de la ontología a ser localizada, y ii) la cantidad de información lingüística requerida para la ontología final. - Un componente modular para soportar el almacenamiento de la información multilingüe asociada a cada término de la ontología. Nuestra propuesta sigue la tendencia actual en la integración de la información multilingüe en las ontologías que sugiere que el conocimiento de la ontología y la información lingüística (multilingüe) estén separados y sean independientes. - Un modelo basado en flujos de trabajo colaborativos para la representación del proceso normalmente seguido en diferentes organizaciones, para coordinar la actividad de localización en diferentes lenguajes naturales. - Una infraestructura integrada implementada dentro del NeOn Toolkit por medio de un conjunto de plug-ins y extensiones que soporten el proceso colaborativo de localización de ontologías