A preliminary evaluation of metadata records machine translation

Article discussing a preliminary evaluation study of metadata records machine translation. This study evaluates freely available machine translation (MT) services' performance in translating metadata records

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

Zināšanās bāzētu un korpusā bāzētu metožu kombinētā izmantošanas mašīntulkošanā

ANOTĀCIJA. Mašīntulkošanas (MT) sistēmas tiek būvētas izmantojot dažādas metodes (zināšanās un korpusā bāzētas). Zināšanās bāzēta MT tulko tekstu, izmantojot cilvēka rakstītus likumus. Korpusā bāzēta MT izmanto no tulkojumu piemēriem automātiski izgūtus modeļus. Abām metodēm ir gan priekšrocības, gan trūkumi. Šajā darbā tiek meklēta kombināta metode MT kvalitātes uzlabošanai, kombinējot abas metodes. Darbā tiek pētīta metožu piemērotība latviešu valodai, kas ir maza, morfoloģiski bagāta valoda ar ierobežotiem resursiem. Tiek analizētas esošās metodes un tiek piedāvātas vairākas kombinētās metodes. Metodes ir realizētas un novērtētas, izmantojot gan automātiskas, gan cilvēka novērtēšanas metodes. Faktorēta statistiskā MT ar zināšanās balstītu morfoloģisko analizatoru ir piedāvāta kā perspektīvākā. Darbā aprakstīts arī metodes praktiskais pielietojums. Atslēgas vārdi: mašīntulkošana (MT), zināšanās balstīta MT, korpusā balstīta MT, kombinēta metodeABSTRACT. Machine Translation (MT) systems are built using different methods (knowledge-based and corpus-based). Knowledge-based MT translates text using human created rules. Corpus-based MT uses models which are automatically built from translation examples. Both methods have their advantages and disadvantages. This work aims to find a combined method to improve the MT quality combining both methods. An applicability of the methods for Latvian (a small, morphologically rich, under-resourced language) is researched. The existing MT methods have been analyzed and several combined methods have been proposed. Methods have been implemented and evaluated using an automatic and human evaluation. The factored statistical MT with a rule-based morphological analyzer is proposed to be the most promising. The practical application of methods is described. Keywords: Machine Translation (MT), Rule-based MT, Statistical MT, Combined approac

TransBooster:black box optimisation of machine translation systems

Machine Translation (MT) systems tend to underperform when faced with long, linguistically complex sentences. Rule-based systems often trade a broad but shallow linguistic coverage for a deep, fine-grained analysis since hand-crafting rules based on detailed linguistic analyses is time-consuming, error-prone and expensive. Most datadriven systems lack the necessary syntactic knowledge to effectively deal with non-local grammatical phenomena. Therefore, both rule-based and data-driven MT systems are better at handling short, simple sentences than linguistically complex ones. This thesis proposes a new and modular approach to help MT systems improve then output quality by reducing the number of complexities in the input. Instead of trying to reinvent the wheel by proposing yet another approach to MT, we build on the strengths of existing MT paradigms while trying to remedy their shortcomings as much as possible. We do this by developing TransBooster, a wrapper technology that reduces the complexity of the MT input by a recursive decomposition algorithm which produces simple input chunks that are spoon-fed to a baseline MT system TransBooster is not an MT system itself: it does not perform automatic translation, but operates on top of an existing MT system, gulding it through the input and trying to help the baseline system to improve the quality of its own translations through automatic complexity reduction. In this dissertation, we outline the motivation behind TransBooster, explain its development in depth and investigate its impact on the three most important paradigms in the field Rule-based, Example-based and Statistical MT. In addition, we use the Trans-Booster architecture as a promising alternative to current Multi-Engine MT techniques. We evaluate TransBooster on the language pair Engl~sh-+Spanish with a combination of automatic and manual evaluation metrics, prov~ding a rigorous analysis of the potential and shortcomings of our approach

Machine transliteration of proper names between English and Persian

Machine transliteration is the process of automatically transforming a word from a source language to a target language while preserving pronunciation. The transliterated words in the target language are called out-of-dictionary, or sometimes out-of-vocabulary, meaning that they have been borrowed from other languages with a change of script. When a whole text is being translated, for example, then proper nouns and technical terms are subject to transliteration. Machine translation, and other applications which make use of this technology, such as cross-lingual information retrieval and cross-language question answering, deal with the problem of transliteration. Since proper nouns and technical terms - which need phonetical translation - are part of most text documents, transliteration is an important problem to study. We explore the problem of English to Persian and Persian to English transliteration using methods that work based on the grapheme of the source word. One major problem in handling Persian text is its lack of written short vowels. When transliterating Persian words to English, we need to develop a method of inserting vowels to make them pronounceable. Many different approaches using n-grams are explored and compared in this thesis, and we propose language-specific transliteration methods that improved transliteration accuracy. Our novel approaches use consonant-vowel sequences, and show significant improvements over baseline systems. We also develop a new alignment algorithm, and examine novel techniques to combine systems; approaches which improve the effectiveness of the systems. We also investigate the properties of bilingual corpora that affect transliteration accuracy. Our experiments suggest that the origin of the source words has a strong effect on the performance of transliteration systems. From the careful analysis of the corpus construction process, we conclude that at least five human transliterators are needed to construct a representative bilingual corpus that is used for the training and testing of transliteration systems

Defnyddio Cyfieithu Awtomatig a Chof Cyfieithu wrth gyfieithu o’r Saesneg i’r Gymraeg: Astudiaeth ystadegol o ymdrech, cynhyrchedd ac ansawdd gan ddefnyddio data Cofnodwyr Trawiadau Bysell a Thracio Llygaid

Mae’r traethawd hwn yn ymchwilio i sut y gall technoleg cyfieithu, sef Cyfieithu Awtomatig a Chofion Cyfieithu, fod o fudd i’r cyfieithydd proffesiynol mewn perthynas ag ymdrech wybyddol, cynhyrchu testun a chynhyrchedd, a sut y gall fod o gymorth o’r herwydd i’r gwaith o greu Cymru ddwyieithog. Ystyrir hefyd yr effaith a gaiff y defnydd o’r technolegau hyn ar ansawdd terfynol y cyfieithiadau, yn ôl cyfieithwyr profiadol a darpar ddefnyddwyr y cyfieithiadau hyn. Defnyddir dulliau ymchwil cofnodi trawiadau bysell a thracio llygaid, ynghyd â theclynnau ymchwil sefydliad Translation Automation Users Society (TAUS), sef dulliau nad ydynt wedi eu defnyddio hyd yma wrth ymchwilio i gyfieithu proffesiynol Cymraeg. Mae’r defnydd o dracio llygaid wrth ymchwilio i ansawdd cymharol hefyd yn wreiddiol yn rhyngwladol, a’r astudiaeth hon yw’r gyntaf i ddefnyddio’r dechnoleg hon i ymchwilio i effaith testunau a ôl-olygwyd ar y darllenydd. Hon yw’r astudiaeth gyntaf o’i bath hefyd i ymchwilio i fuddion ymarferol defnyddio technoleg cyfieithu i’r cyfieithydd proffesiynol Cymraeg y tu fewn i fframwaith rhagdybiaethol-diddwythol, gan ddefnyddio ystadegaeth gasgliadol berthnasol. Dengys y canlyniadau fod modd i’r defnydd o dechnoleg cyfieithu hwyluso gwaith y cyfieithydd yn wybyddol, lleihau’r gwaith wrth gynhyrchu testun ynghyd â chynyddu cynhyrchedd cyfieithwyr. Darganfuwyd hefyd nad yw’r defnydd o dechnoleg cyfieithu yn effeithio’n negyddol ar ansawdd cyfieithiadau terfynol, a hynny yn ôl cyfieithwyr proffesiynol profiadol a’r gymuned Gymraeg sy’n darllen gwaith cyfieithwyr. Y traethawd hwn yw’r cyntaf i ddadlau hyn ar gyfer y Gymraeg. Mae’r ymchwil a gyflwynir yma felly yn gyfraniad sylweddol i Astudiaethau Cyfieithu o safbwynt y Gymraeg, gan mai hwn yw’r traethawd cyntaf i ddadansoddi defnyddioldeb Cof Cyfieithu a Chyfieithu Awtomatig ar gyfer cyfieithwyr y Gymraeg mewn un astudiaeth sylweddol. Ar adeg pan fydd cyfieithu i’r Gymraeg yn tyfu (cf. Pennod 2), cyfraniad gwreiddiol y traethawd hwn yw dangos, trwy arbrofion rheoledig, fod Cyfieithu Awtomatig a Chof Cyfieithu yn medru bod yn arfau gwirioneddol bwerus i gyfieithwyr proffesiynol y Gymraeg