Denna uppsats tar upp uppgiften att förutsäga de korrekta franska översättningarna av tredje persons ämne pronomen i engelsk diskurs, ett problem som är relevant som en förutsättning för maskinöversättning och som kräver anaphora upplösning. Vi presenterar en metod baserad på neurala nätverk som modellerar anaforiska länkar som latenta variabler och visar att dess prestanda är konkurrenskraftig med ett system med separat anafora upplösning utan att kräva några coreferens-annoterade träningsdata. Detta visar att den information som finns i parallella bitexter framgångsrikt kan användas för att förvärva kunskap om pronominell anafora på ett oövervakat sätt. När texter översätts från ett språk till ett annat rekonstruerar översättningen källtextens betydelse eller funktion med hjälp av målspråket. Generellt innebär detta att de enheter som förekommer i översättningen och deras inbördes relationer kommer att visa liknande mönster som enheterna i källtexten. I synnerhet samreferensmönster tenderar att vara mycket lika i översättningar av en text, och detta faktum har utnyttjats med goda resultat för att projekt coreferens annoteringar från ett språk till ett annat genom att använda ordanpassningar (Postolache et al., 2006; Rahman och Ng, 2012). Å andra sidan behöver det som är sant i allmänhet inte vara sant för alla typer av språkliga element. Till exempel en betydande andel av den engelska tredje person ämne pronomen han, hon, det och de inte blir realiserade som pronomen i franska översättningar (Hardmeier, 2012). Dessutom har det erkänts av olika författare i den statistiska maskinöversättning (SMT) gemenskapen (Le Nagard och Koehn, 2010; Hardmeier och Federico, 2010; Guillou, 2012 ) att pronomen översättning är ett svårt problem eftersom, även när ett pronomen blir översatt som ett pronomen, kan det kräva att välja rätt ordformulär baserat på överenskommelse funktioner som inte är lätt förutsägbara från källtexten. I det arbete som presenteras i detta dokument undersöks problemet med korsspråkiga pronomenförutsägelser för engelsk-franska. Med tanke på ett engelskt pronomen och dess diskurssammanhang samt en fransk översättning av samma diskurs och ordanpassningar mellan de två språken försöker vi förutsäga det franska ordet i linje med det engelska pronomenet. Så vitt vi vet har denna uppgift inte tagits upp i litteraturen tidigare. Enligt vår mening är det intressant av flera skäl. Genom att studera pronomenets förutsägelse som en uppgift i sig, hoppas vi kunna bidra till en bättre förståelse av pronomenöversättning i ett långsiktigt syfte att förbättra prestandan hos SMT-system. Dessutom tror vi att denna uppgift kan leda till intressanta insikter om anaphoraupplösning i ett flerspråkigt sammanhang. I synnerhet visar vi i detta dokument att pronomenets förutsägelseuppgift gör det möjligt att modellera upplösningen av pronomenala anaphora som en latent variabel och öppnar upp ett sätt att lösa en uppgift som är beroende av anaphoraupplösning utan att använda någon data annoterad för anaphora. Detta är vad vi anser vara det viktigaste bidraget från vårt nuvarande arbete. Vi börjar med att modellera cross-lingual pronomen förutsägelse som en oberoende maskininlärning uppgift efter att ha gjort anaphora upplösning i källspråket (engelska) med hjälp av BART-programvaran (Broscheit et al., 2010). Vi visar att det är svårt att uppnå tillfredsställande prestanda med standard max 380
REF tog upp den därmed sammanhängande uppgiften att förutsäga det flerspråkiga pronomenet.
Latent Anaphora Resolution for Cross-Lingual Pronoun Prediction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}