Vi presenterar en ny morfologisk analysteknik som inducerar en morfologisk och syntaktisk symmetri mellan två språk med mycket asymmetriska morfologiska strukturer för att förbättra statistiska maskinöversättningsegenskaper. Tekniken pre-suppos finkornig segmentering av ett ord i det morfologiskt rika språket i sekvensen av prefix (es)-stam-suffix(es) och del-av-tal taggning av den parallella corpus. Algoritmen identifierar morfem som ska sammanfogas eller tas bort i det morfologiskt rika språket för att inducera den önskade morfologiska och syntaktiska symmetrin. Tekniken förbättrar arabiska-till-engelska översättning kvaliteter avsevärt när den tillämpas på IBM Modell 1 och Fras Översättning Modeller tränas på utbildning corpus storlek varierar från 3.500 till 3.3 miljoner mening par.
REF ändrar endast ordsegmenteringen av det morfologiskt komplexa språket (arabiska) för att inducera morfologisk och syntaktisk symmetri mellan parallella meningar.
Morphological Analysis For Statistical Machine Translation
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Meeting Of The North American Association For Computational Linguistics - Short Papers', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}