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J-GLOBAL ID：201702288669842590   整理番号：17A0356947

国籍機械翻訳に向けたデータ選別技術の研究【JST・京大機械翻訳】

Research in corpus filtering technique for Uyghur-Chinese machine translation

著者 (5件)： Kong Jinying (Xinjiang Laboratory of Minority Speech &Language Information Processing) ,  Wen Zhengyang (University of Chinese Academy of Sciences) ,  Yang Yating (Xinjiang Laboratory of Minority Speech &Language Information Processing) ,  Wang Lei (Xinjiang Laboratory of Minority Speech &Language Information Processing) ,  Li Xiao (Xinjiang Laboratory of Minority Speech &Language Information Processing)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 12  ページ： 3654-3657  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 統計機械翻訳は現在主流の機械翻訳技術であり,国籍翻訳における良好な性能が広く認可されている.国籍統計機械翻訳の最終結果は,これらの影響を受ける。翻訳モデル,言語モデル,コーパスの質と規模などである.本論文は,最終的に機械翻訳性能を向上させるために,国籍コーパスの選択によって,最終的に機械翻訳性能を改善した。関連研究者の研究に基づき、改良IBM1モデル評価のアラインメント品質、二言語言語モデルパープレキシティを用いて、コーパス選別と多種類のスクリーニング指標の総合評価を行う方法を提案した。これらの手法は言語的特性の依存性がなく,対訳コーパスのスクリーニングを支援する.実験により,筆者らが提案した手法を用いて,より優れた機械翻訳結果を得ることができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コーパス ,  言語 ,  *機械翻訳 ,  アラインメント ,  スクリーニング ,  言語モデル ,  品質
準シソーラス用語： 対訳コーパス ,  総合評価 ,  パープレキシティ ,  モデル評価 ,  翻訳モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Uyghur-Chinese machine translation ,  corpus filtering ,  language model

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械翻訳 ,  選別 ,  研究