Semi supervised word alignment model for parallel corpus

平行语料库的半监督词对齐模型

基本信息

项目摘要

The porous of this research is to improve word alignment accuracy in parallel corpus. In this research, not only word information, but also part-of-speech information and sentence structure are used. Semi-supervised approach is used for training, since it is difficult to additional information to all of sentence in corpus. For Japanese, English, and Chinese parallel corpus, semi-supervised aliment method using POS tag, and meaning tag for proper noun is conducted, and its effectiveness is confirmed. Next, sentence structure information is used for alignment, and its effectiveness is also confirmed.
本研究的目的在于提高平行语料库中的词对齐精度。在本研究中，不仅使用了单词信息，还使用了词性信息和句子结构。由于难以对语料库中的所有句子添加信息，因此采用半监督方法进行训练。对日语、英语和汉语平行语料库进行了使用词性标签和专有名词意义标签的半监督添加方法，并验证了其有效性。其次，使用句子结构信息进行对齐，并验证其有效性。

项目成果

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Guidelines for Chinese-English Word Alignment
汉英单词对齐指南
  • DOI：
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    山本仁;山下優;山内勝也;松永昭一;宮原末治;Hongmei ZHAO
  • 通讯作者：
    Hongmei ZHAO
英日SMTへのHead-Final制約の導入
英日 SMT 中引入中心词尾约束
  • DOI：
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    辻恭志;山内勝也;松永昭一;小栗清;西村拓哉,山本博史,大熊英男,村上仁一
  • 通讯作者：
    西村拓哉,山本博史,大熊英男,村上仁一
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使用源端解析树进行统计机器翻译的重新排序模型
Supervised Word Alignment for Phrase-based Statistical Machine Translation
基于短语的统计机器翻译的监督词对齐
  • DOI：
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    道脇慎司;山内勝也;松永昭一;山下優;篠原一之;ゴー・チュイリン
  • 通讯作者：
    ゴー・チュイリン
Imposing Constraints from the Source Tree on ITG Constraints for SMT
  • DOI：
    10.1587/transinf.e92.d.1762
  • 发表时间：
    2008-06
  • 期刊：
  • 影响因子：
    0
  • 作者：
    H. Yamamoto;Hideo Okuma;E. Sumita
  • 通讯作者：
    H. Yamamoto;Hideo Okuma;E. Sumita
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