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The Role of human reference translation in machine translation evaluation
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In: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) (2017)
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Phrase table expansion for statistical machine translation with reduced parallel corpora: the Chinese-Spanish case
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In: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) (2017)
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Abstract:
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 paralelos, proponemos un clasificador supervisado entrenado con representaciones monolingües (por ejemplo, vectores distribuidos, agrupaciones de Brown e información de la frecuencia de palabras) de sólo una pequeña cantidad de traducciones. El clasificador es capaz de predecir si un nuevo par de palabras es una traducción la una de la otra, o no. Realizamos los experimentos para enriquecer el sistema de TAE con chino y español, porque a pesar de que estas lenguas son dos de las más habladas del mundo, este par de idiomas sufre de escasez de datos paralelos. Además de los problemas causados por las palabras que no están incluidas en el corpus de entrenamiento, las diferencias de flexión morfológica entre este par de idiomas hace que la traducción sea de peor calidad cuando se dispone de pocos recursos paralelos. Los resultados obtenidos demuestran que, por un lado, con el método de expansión morfológica, el sistema de TAE logra una mejora de hasta + 0,61 BLEU en comparación con los resultados obtenidos con un sistema básico chino-español con poco corpus. Por otro lado, nuestro clasificador supervisado, que alcanza una F1 de 0,94, proporciona nuevos pares de traducción que resultan en una mejora de hasta +0,70 BLEU con respecto al sistema básico, demostrando que los errores del clasificador son, en último término, controlados por el sistema de TAE.
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Keyword:
81; Aprendizaje automático; Bilingual lexicon induction; Expansión de vocabulario; Inducción de léxicos bilingües; Machine learning; Natural language processing; Phrase table expansion; Procesamiento del lenguaje natural; Statistical Machine translation; Traducción automática
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URL: http://hdl.handle.net/10803/458530
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Pattern-based automatic induction of domain adapted resources for social media analysis
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In: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) (2016)
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Automatic acquisition of lexical-semantic relations: gathering information in a dense representation
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In: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) (2016)
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The Structure of the lexicon in the task of the automatic acquisition of lexical information
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In: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) (2015)
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Verb SCF extraction for Spanish with dependency parsing ; Extracción de patrones de subcategorización de verbos en castellano con análisis de dependencias
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Annotation of regular polysemy: an empirical assessment of the underspecified sense
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In: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) (2013)
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METANET4U: enhancing the European linguistic infrastructure ; METANET4U: aumentar la infraestructura lingüística europea
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Los Nombres eventivos no deverbales en español
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In: TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) (2011)
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| 10 |
FLaReNet: una red para fomentar los recursos lingüísticos ; Fostering language resources network: FLaReNet
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El Proyecto CLARIN: Una infraestructura de investigación científica para las Humanidades y las Ciencias Sociales
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Choosing which to use? A study of distributional models for nominal lexical semantic classification
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The Spanish resource grammar: pre-processing strategy and lexical acquisition
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Towards the automatic classification of complex-type nominals
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Mining and exploiting domain-specific corpora in the PANACEA platform
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