Hesaplamalı Dil Bilimleri ve Uygur Dili Araştırmaları

Bu makalede hesaplamalı dil bilimleri kısaca anlatılmıştır ve Uygurca ile ilgili yapılan güncel hesaplamalı dil bilim araştırmaları özetlenmiştir. Teknolojinin ilerlemesi ile farklı dillere yönelik bilgisayar destekli çalışmalarda büyük başarılar elde edilmiştir. Örneğin, metinlerde içerik yönetme, bilgi edinme, konuşma sistemleri, dosya kümeleme, metin madenciliği, yazı kontrolü, yazıyı sese çevirme, sesi yazıya çevirme ve farklı diller arasında otomatik (bilgisayarlı çeviri) gibi uygulamalar geliştirilmiştir ve gerçek hayata kullanılmaktadır. Gerçi Fince, Japonca, Macarca ve Türkçe gibi Ural-Altay dilleri grubuna ait bazı diller ile ilgili birçok çalışmalar yapılsa bile, ancak yine bazı diller, örneğin Uygurca, ile ilgili yapılan çalışmalar çok az bilinmektedir. Hesaplamalı dil bilimi ile ilgili araştırmaları geliştirmek ve farklı diller arasındaki ilişkileri analiz edebilmek için, bu makalede, Uygurca ile ilgili yapılan bilgisayar destekli araştırmalar, özellik ile bilgisayarlı çeviri ile ilgili yapılan en son temel niteliğindeki çalışmalar toparlanmıştır. Aynı anda dil bilimcileri ile hesaplamalı dil bilimleri arasındaki bağıntı analiz edilmiştir

Resourcing machine translation with parallel treebanks

The benefits of syntax-based approaches to data-driven machine translation (MT) are clear: given the right model, a combination of hierarchical structure, constituent labels and morphological information can be exploited to produce more fluent, grammatical translation output. This has been demonstrated by the recent shift in research focus towards such linguistically motivated approaches. However, one issue facing developers of such models that is not encountered in the development of state-of-the-art string-based statistical MT (SMT) systems is the lack of available syntactically annotated training data for many languages. In this thesis, we propose a solution to the problem of limited resources for syntax-based MT by introducing a novel sub-sentential alignment algorithm for the induction of translational equivalence links between pairs of phrase structure trees. This algorithm, which operates on a language pair-independent basis, allows for the automatic generation of large-scale parallel treebanks which are useful not only for machine translation, but also across a variety of natural language processing tasks. We demonstrate the viability of our automatically generated parallel treebanks by means of a thorough evaluation process during which they are compared to a manually annotated gold standard parallel treebank both intrinsically and in an MT task. Following this, we hypothesise that these parallel treebanks are not only useful in syntax-based MT, but also have the potential to be exploited in other paradigms of MT. To this end, we carry out a large number of experiments across a variety of data sets and language pairs, in which we exploit the information encoded within the parallel treebanks in various components of phrase-based statistical MT systems. We demonstrate that improvements in translation accuracy can be achieved by enhancing SMT phrase tables with linguistically motivated phrase pairs extracted from a parallel treebank, while showing that a number of other features in SMT can also be supplemented with varying degrees of effectiveness. Finally, we examine ways in which synchronous grammars extracted from parallel treebanks can improve the quality of translation output, focussing on real translation examples from a syntax-based MT system