2 research outputs found
Automatic medical term generation for a low-resource language: translation of SNOMED CT into Basque
211 p. (eusk.)
148 p. (eng.)Tesi-lan honetan, terminoak automatikoki euskaratzeko sistemak garatu eta ebaluatu ditugu. Horretarako,SNOMED CT, terminologia kliniko zabala barnebiltzen duen ontologia hartu dugu abiapuntutzat, etaEuSnomed deritzon sistema garatu dugu horren euskaratzea kudeatzeko. EuSnomedek lau urratsekoalgoritmoa inplementatzen du terminoen euskarazko ordainak lortzeko: Lehenengo urratsak baliabidelexikalak erabiltzen ditu SNOMED CTren terminoei euskarazko ordainak zuzenean esleitzeko. Besteakbeste, Euskalterm banku terminologikoa, Zientzia eta Teknologiaren Hiztegi Entziklopedikoa, eta GizaAnatomiako Atlasa erabili ditugu. Bigarren urratserako, ingelesezko termino neoklasikoak euskaratzekoNeoTerm sistema garatu dugu. Sistema horrek, afixu neoklasikoen baliokidetzak eta transliterazio erregelakerabiltzen ditu euskarazko ordainak sortzeko. Hirugarrenerako, ingelesezko termino konplexuak euskaratzendituen KabiTerm sistema garatu dugu. KabiTermek termino konplexuetan agertzen diren habiaratutakoterminoen egiturak erabiltzen ditu euskarazko egiturak sortzeko, eta horrela termino konplexuakosatzeko. Azken urratsean, erregeletan oinarritzen den Matxin itzultzaile automatikoa osasun-zientziendomeinura egokitu dugu, MatxinMed sortuz. Horretarako Matxin domeinura egokitzeko prestatu dugu,eta besteak beste, hiztegia zabaldu diogu osasun-zientzietako testuak itzuli ahal izateko. Garatutako lauurratsak ebaluatuak izan dira metodo ezberdinak erabiliz. Alde batetik, aditu talde txiki batekin egin dugulehenengo bi urratsen ebaluazioa, eta bestetik, osasun-zientzietako euskal komunitateari esker egin dugunMedbaluatoia kanpainaren baitan azkeneko bi urratsetako sistemen ebaluazioa egin da
Findings of the 2016 Conference on Machine Translation.
This paper presents the results of the
WMT16 shared tasks, which included five
machine translation (MT) tasks (standard
news, IT-domain, biomedical, multimodal,
pronoun), three evaluation tasks (metrics,
tuning, run-time estimation of MT quality),
and an automatic post-editing task
and bilingual document alignment task.
This year, 102 MT systems from 24 institutions
(plus 36 anonymized online systems)
were submitted to the 12 translation
directions in the news translation task. The
IT-domain task received 31 submissions
from 12 institutions in 7 directions and the
Biomedical task received 15 submissions
systems from 5 institutions. Evaluation
was both automatic and manual (relative
ranking and 100-point scale assessments).
The quality estimation task had three subtasks,
with a total of 14 teams, submitting
39 entries. The automatic post-editing task
had a total of 6 teams, submitting 11 entries