Télécharger | - Voir le manuscrit accepté : Transductive learning for statistical machine translation (PDF, 258 Ko)
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Auteur | Rechercher : Ueffing, Nicola; Rechercher : Haffari, G; Rechercher : Sarkar, A. |
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Format | Texte, Article |
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Conférence | Association for Computational Linguistics (ACL) Second Workshop on Statistical Machine Translation (WMT07), June 23, 2007, Prague, Czech Republic |
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Résumé | Les systèmes de traduction automatique statistique sont habituellement entraînés avec des grandes quantités de textes bilingues et de textes monolingues en langue cible. Dans cet article, nous allons examiner l'utilisation de méthodes transductives semi-supervisées visant l'utilisation efficace de données monolingues dans la langue source, ayant pour objectif l'amélioration de la qualité de la traduction. Nous proposons plusieurs algorithmes ayant ce but et nous présentons les forces et faiblesses de chacun d'entre eux. Nous présentons aussi des évaluations expérimentales détaillées de l'ensemble de données français-anglais EuroParl et de données de la grande piste de données chinoise-anglaise du NIST. Nous montrons qu'il y a eu une amélioration importante de la qualité de la traduction avec ces deux tâches. |
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Date de publication | 2007 |
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Dans | |
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Langue | anglais |
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Numéro du CNRC | NRCC 50336 |
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Numéro NPARC | 8913432 |
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Identificateur de l’enregistrement | 57de7726-26b5-4857-a38b-e8f882ad3dd7 |
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Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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Enregistrement modifié | 2020-08-12 |
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