Ontologier och taxonomier används ofta för att organisera koncept som utgör grunden för aktiviteter som indexering, och som bakgrundskunskap för NLP-uppgifter. Därför skulle en översättning av dessa resurser vara användbar för att anpassa dessa system till nya språk. Vi visar dock att arten av dessa resurser skiljer sig avsevärt från det "fritext" paradigm som används för att utbilda de flesta statistiska maskinöversättningssystem. Framför allt ser vi stora skillnader i dessa resursers språkliga natur, och dessa resurser är rika på ytterligare semantik. Vi visar att som ett resultat av dessa språkliga skillnader kan standard SMT-metoder, särskilt utvärderingsmått, ge dålig prestanda. Vi ser sedan till uppgiften att utnyttja dessa semantik för översättning, som vi närmar oss på tre sätt: genom att anpassa översättningssystemet till resursens domän; genom att undersöka om semantik kan bidra till att förutsäga den syntaktiska struktur som används i översättning; och genom att utvärdera om vi kan använda befintliga översatta taxonomier för att disambiguera översättningar. Vi presenterar några tidiga resultat från dessa experiment, som kastar ljus över graden av framgång vi kan ha med varje strategi.
( REF utnyttjar i sin forskning ontologistrukturen för översättning av ontologier och taxonomier.
Combining statistical and semantic approaches to the translation of ontologies and taxonomies
{'venue': 'Proceedings of Fifth Workshop on Syntax, Semantics and Structure in Statistical Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}