ヒンディ の英語への効果的な翻訳のための機械翻訳モデル【JST・京大機械翻訳】

Chakrawarti Rajesh Kumar; Bansal Jayshri; Bansal Pratosh

文献

J-GLOBAL ID：202202231921082867 整理番号：22A0588127

ヒンディの英語への効果的な翻訳のための機械翻訳モデル【JST・京大機械翻訳】

Machine translation model for effective translation of Hindi poetries into English

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資料名：
巻： 34 号： 1 ページ： 95-109 発行年： 2022年
JST資料番号： T0934A ISSN： 0952-813X 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

Word Sense Disambiguation(WSD)はその文脈に従ってテキストの意味を解消するプロセスである。機械翻訳は,英語の正常な言語行動におけるHindi lyrics間の意味関係を捉えるために,テキストの効果的表現を必要とするので,挑戦的なタスクの1つである。本論文は,単語の構文構造においてHindi lyricsを英語に変換する方言を扱うためのWSD法に焦点を合わせた。WSDはテキストを解消する現象であり,機械は個々の与えられた単語の正しい感覚を推論できる。WSDは,機械翻訳(MT)や音声処理などの自然言語タスクを解くために重要である。言語としてのHindiにおける有意な単語の識別証明は,英語における方言とは単純ではない。機械を通してのソネネットの解釈は,例外的に不可欠であり,そして,心-吹付け事象について意図的である。他の局所方言への英語ボールドの解釈は,非常に直接的であると言えるが,その逆もまた厄介である。これは,構造,クラス,および局所方言の感覚による。様々な努力は,英語への局所方言からのボールドのプログラムされた解釈に向けて,広く接続されている。本論文では,英語Lyricsにおける自然スクリプトHindiにおけるWSDに対する統計的機械翻訳(SMT)およびルールベースマシン翻訳(RBMT)に基づく測定とともに,標準ベースMTにより駆動される半品種MT(HBMT)手法を提案した。この提案方法は,機械解釈フレームワークの意味的および構文的精度を改善する。最後に,提案したアプローチ結果を,GoogleおよびMicrosoft Bing BabylonianおよびHMTトランスレータのような機械翻訳法と比較し,既存の標準と比較してより良い結果を達成した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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