Improving Statistical Machine Translation in the Medical Domain using the Unified Medical Language system

Texts from the medical domain are an important task for natural language processing. This paper investigates the usefulness of a large medical database (the Unified Medical Language System) for the translation of dialogues between doctors and patients using a statistical machine translation system. We are able to show that the extraction of a large dictionary and the usage of semantic type information to generalize the training data significantly improves the translation performance

Constrained domain maximum likelihood estimation and the loss function in statistical pattern recognition

In this thesis we present a new estimation algorithm for statistical models which does not incurs in the over-trainning problems. This new estimation techinque, the so-called, constrained domain maximum likelihood estimation (CDMLE) holds all the theoretical properties of the maximum likelihood estimation and furthermore it does not provides overtrained parameter sets. On the other hand, the impliations of the the 0-1 loss function assumption are analysed in the pattern recognition tasks. Specifically, more versatile functions are designed without increasing the optimal classification rule costs. This approach is applied to the statistical machine translation problem.Andrés Ferrer, J. (2008). Constrained domain maximum likelihood estimation and the loss function in statistical pattern recognition. http://hdl.handle.net/10251/13638Archivo delegad

Developing Deployable Spoken Language Translation Systems given Limited Resources

Approaches are presented that support the deployment of spoken language translation systems. Newly developed methods allow low cost portability to new language pairs. Proposed translation model pruning techniques achieve a high translation performance even in low memory situations. The named entity and specialty vocabulary coverage, particularly on small and mobile devices, is targeted to an individual user by translation model personalization

Statistical approaches for natural language modelling and monotone statistical machine translation

Esta tesis reune algunas contribuciones al reconocimiento de formas estadístico y, más especícamente, a varias tareas del procesamiento del lenguaje natural. Varias técnicas estadísticas bien conocidas se revisan en esta tesis, a saber: estimación paramétrica, diseño de la función de pérdida y modelado estadístico. Estas técnicas se aplican a varias tareas del procesamiento del lenguajes natural tales como clasicación de documentos, modelado del lenguaje natural y traducción automática estadística. En relación con la estimación paramétrica, abordamos el problema del suavizado proponiendo una nueva técnica de estimación por máxima verosimilitud con dominio restringido (CDMLEa ). La técnica CDMLE evita la necesidad de la etapa de suavizado que propicia la pérdida de las propiedades del estimador máximo verosímil. Esta técnica se aplica a clasicación de documentos mediante el clasificador Naive Bayes. Más tarde, la técnica CDMLE se extiende a la estimación por máxima verosimilitud por leaving-one-out aplicandola al suavizado de modelos de lenguaje. Los resultados obtenidos en varias tareas de modelado del lenguaje natural, muestran una mejora en términos de perplejidad. En a la función de pérdida, se estudia cuidadosamente el diseño de funciones de pérdida diferentes a la 0-1. El estudio se centra en aquellas funciones de pérdida que reteniendo una complejidad de decodificación similar a la función 0-1, proporcionan una mayor flexibilidad. Analizamos y presentamos varias funciones de pérdida en varias tareas de traducción automática y con varios modelos de traducción. También, analizamos algunas reglas de traducción que destacan por causas prácticas tales como la regla de traducción directa; y, así mismo, profundizamos en la comprensión de los modelos log-lineares, que son de hecho, casos particulares de funciones de pérdida. Finalmente, se proponen varios modelos de traducción monótonos basados en técnicas de modelado estadístico .Andrés Ferrer, J. (2010). Statistical approaches for natural language modelling and monotone statistical machine translation [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7109Palanci

Translation with Cascaded Finite State Transducers

In this paper we discuss the use of cascaded finite state transducers for machine translation. A num- ber of small, dedicated transducers is applied to convert sentence pairs from a bilingual corpus into generalized translation patterns. These patterns, together with the trans- ducers are then used as a hierarchi- cal translation memory for fully au- tomatic translation. Results on the German-English VERBMOBIL corpus are given