MEDVEĎ, Marek, Vojtěch KOVÁŘ a Miloš JAKUBÍČEK. English-French Document Alignment Based on Keywords and Statistical Translation. In Proceedings of the First Conference on Machine Translation, Volume 2: Shared Task Papers. Berlin: Association for Computational Linguistics. s. 728-732. ISBN 978-1-945626-10-4. 2016.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název English-French Document Alignment Based on Keywords and Statistical Translation
Autoři MEDVEĎ, Marek (703 Slovensko, garant, domácí), Vojtěch KOVÁŘ (203 Česká republika, domácí) a Miloš JAKUBÍČEK (203 Česká republika, domácí).
Vydání Berlin, Proceedings of the First Conference on Machine Translation, Volume 2: Shared Task Papers, od s. 728-732, 5 s. 2016.
Nakladatel Association for Computational Linguistics
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
Kód RIV RIV/00216224:14330/16:00088114
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-945626-10-4
Klíčová slova anglicky bilingual document alignment
Štítky firank_B
Změnil Změnil: RNDr. Miloš Jakubíček, Ph.D., učo 172962. Změněno: 4. 9. 2016 22:05.
Anotace
In this paper we present our approach to the Bilingual Document Alignment Task (WMT16), where the main goal was to reach the best recall on extracting aligned pages within the provided data. Our approach consists of tree main parts: data preprocessing, keyword extraction and text pairs scoring based on keyword matching. For text preprocessing we use the TreeTagger pipeline that contains the Unitok tool (Michelfeit et al., 2014) for tokenization and the TreeTagger morphological analyzer (Schmid, 1994). After keywords extraction from the texts according TF-IDF scoring our system searches for comparable English-French pairs. Using a statistical dictionary created from a large English-French parallel corpus, the system is able to find comaparable documents. At the end this procedure is combined with the baseline algorithm and best one-to-one pairing is selected. The result reaches 91.6% recall on provided training data. After a deep error analysis (see section 5) the recall reached 97.4%.
Návaznosti
GA15-13277S, projekt VaVNázev: Hyperintensionální logika pro analýzu přirozeného jazyka
Investor: Grantová agentura ČR, Hyperintensionální logika pro analýzu přirozeného jazyka
LM2015071, projekt VaVNázev: Jazyková výzkumná infrastruktura v České republice (Akronym: LINDAT-Clarin)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Projekt LINDAT-Clarin - Vybudování a provoz českého uzlu pan-evropské infrastruktury pro výzkum
7F14047, projekt VaVNázev: Harvesting big text data for under-resourced languages (Akronym: HaBiT)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Harvesting big text data for under-resourced languages
VytisknoutZobrazeno: 18. 4. 2024 05:02