Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading  Processing Request

Phrase table expansion for statistical machine translation with reduced parallel corpora: the Chinese-Spanish case

Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading   Processing Request
  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Bel Rafecas, Núria; Universitat Pompeu Fabra. Departament de Traducció i Ciències del llenguatge
    • بيانات النشر:
      Universitat Pompeu Fabra
    • الموضوع:
      2017
    • Collection:
      Tesis Doctorals de la Universitat d'Andorra (TDX)
    • الموضوع:
      81
    • نبذة مختصرة :
      Parallel data scarcity problem is a major challenge faced by Statistical Machine Translation (SMT). The aim of this thesis is to enrich a SMT system by adding more morphological variants and new translation lexicon automatically generated out of monolingual data. To induce bilingual lexicon, instead of taking advantages of comparable corpora or parallel data, we proposed a supervised classifier trained using monolingual features (e.g. word embedding vectors, plus Brown clustering or word frequency information) of only a small amount of translation equivalent word pairs. The classifier is able to predict whether a new word pair is under a translation relation or not. Our experiments of SMT phrase table expansion were conducted on Chinese and Spanish, since we realised that although they are two of the most widely spoken languages of the world, this language pair is suffering from a data scarcity situation. In addition to the problems caused by the words that are not included in the training corpus, the inflection differences between this language pair make the translation even more challenging when only limited parallel data are available. The obtained results demonstrate that, on the one hand, with the method of morphology expansion, the SMT system achieves an improvement of up to + 0.61 BLEU compared to the results of a low resource Chinese-Spanish phrase-based SMT baseline. On the other hand, our supervised classifier reaches a 0.94 F1-score and the SMT experiment results show an improvement of up to +0.70 BLEU with the resulting bilingual lexicon, demonstrating that the errors of the classifier are ultimately controlled by the SMT system. ; La escasez de datos paralelos es un problema importante para la Traducción Automática Estadística (TAE). El objetivo de esta tesis es enriquecer un sistema de TAE añadiendo más variantes morfológicas y un nuevo léxico de traducción generado automáticamente desde datos monolingües. Para inducir el léxico bilingüe, en lugar de depender de corpus comparables o de datos ...
    • File Description:
      192 p.; application/pdf
    • Relation:
      http://hdl.handle.net/10803/458530
    • الدخول الالكتروني :
      http://hdl.handle.net/10803/458530
    • Rights:
      ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. ; info:eu-repo/semantics/openAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.931E73B8