Bilingual sentiment consistency for statistical machine translation

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Auteur	Rechercher : Chen, Boxing¹; Rechercher : Zhu, Xiaodan¹
Affiliation	Conseil national de recherches du Canada. Technologies de l'information et des communications
Format	Texte, Article
Conférence	The 14th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, April 26-30 2014, Gothenburg, Sweden
Sujet	Lexicon-based; Statistical machine translation; Computational linguistics
Résumé	In this paper, we explore bilingual sentiment knowledge for statistical machine translation (SMT). We propose to explicitly model the consistency of sentiment between the source and target side with a lexicon-based approach. The experiments show that the proposed model significantly improves Chinese-to-English NIST translation over a competitive baseline. © 2014 Association for Computational Linguistics.
Date de publication	2014-04-30
Dans	Proceedings of the 14th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, Gothenburg, Sweden, April 26-30 2014 (30 avril 2014) : 607–615.
Langue	anglais
Publications évaluées par des pairs	Oui
Numéro NPARC	21275948
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Identificateur de l’enregistrement	d23168f2-8ee4-4559-8a93-bf5b228c3660
Enregistrement créé	2015-08-12
Enregistrement modifié	2020-06-04