4 research outputs found
A Survey of Word Reordering in Statistical Machine Translation: Computational Models and Language Phenomena
Word reordering is one of the most difficult aspects of statistical machine
translation (SMT), and an important factor of its quality and efficiency.
Despite the vast amount of research published to date, the interest of the
community in this problem has not decreased, and no single method appears to be
strongly dominant across language pairs. Instead, the choice of the optimal
approach for a new translation task still seems to be mostly driven by
empirical trials. To orientate the reader in this vast and complex research
area, we present a comprehensive survey of word reordering viewed as a
statistical modeling challenge and as a natural language phenomenon. The survey
describes in detail how word reordering is modeled within different
string-based and tree-based SMT frameworks and as a stand-alone task, including
systematic overviews of the literature in advanced reordering modeling. We then
question why some approaches are more successful than others in different
language pairs. We argue that, besides measuring the amount of reordering, it
is important to understand which kinds of reordering occur in a given language
pair. To this end, we conduct a qualitative analysis of word reordering
phenomena in a diverse sample of language pairs, based on a large collection of
linguistic knowledge. Empirical results in the SMT literature are shown to
support the hypothesis that a few linguistic facts can be very useful to
anticipate the reordering characteristics of a language pair and to select the
SMT framework that best suits them.Comment: 44 pages, to appear in Computational Linguistic
Generación de corpus paralelos para la implementación de un traductor automático estadÃstico entre shipibo-konibo y español
Actualmente, existe información que debe estar disponible para todos los habitantes de
nuestro paÃs, tales como textos educativos, leyes y noticias. Sin embargo, a pesar que el Perú es un
paÃs multilingüe, la mayorÃa de textos se encuentran redactados únicamente en español. Una de las
razones por las que no se traducen estos textos a otras lenguas habladas en nuestro paÃs es porque
el proceso es costoso y requiere de mucho tiempo. Por este motivo se propone desarrollar un
traductor automático basado en colecciones de textos, también llamados corpus, que utilice
métodos estadÃsticos y pueda servir de apoyo una plataforma de software de traducción automática
de texto entre el español y el shipibo-konibo.
Para implementar un método estadÃstico, es necesario contar con corpus paralelos en los
idiomas a traducir. Esto representa un problema, pues existen muy pocos textos escritos en shipibokonibo,
y la mayorÃa de estos no cuenta con una traducción al español. Por este motivo es necesario
construir corpus paralelos en base a dos procesos: la traducción de textos del shipibo-konibo al
español (y viceversa) y la alineación semi-automática de los textos bilingües disponibles. Con los
corpus paralelos obtenidos, se puede entrenar y validar un traductor automático, a fin de encontrar
los parámetros que generan las mejores traducciones. Además, en base a los resultados obtenidos,
se determinará la etapa en la que el traductor estadÃstico se integrará a la plataforma de software de
traducción automática que será implementada por investigadores del Grupo de Reconocimiento de
Patrones e Inteligencia Artificial Aplicada (GRPIAA) y el departamento de lingüÃstica de la PUCP.Tesi