Using morpho-syntactic and semantic information to improve statistical machine translation

Abstract

Statistische Maschinelle Übersetzungssystem werden von Wort-alignierten parallelen Corpora abgeleitet und benutzen üblicherweise keine expliziten linguistischen Informationen. Dies kann zu Generalisierungsproblemen führen, besonders wenn morphologisch komplexe Sprachen übersetzt werden. Diese Arbeit untersucht die Integration von linguistischen Informationen in ein Übersetzungssystem, das in eine morphologisch komplexe Sprache übersetzt: basierend auf einem Übersetzungssystem, das die Morphologie der Zielsprache modelliert, werden syntaktische und semantische Informationen in das System integriert, mit dem Ziel, die Modellierung von Subkategorisierung und Präpositionen zu verbessern.