Och, Franz Josef

Statistical Machine Translation: From Single-Word Models to Alignment Templates

Thesis
Filetyp: PDF
Size: 600 Kb

DK

RSWK


Doctoral Dissertation accepted by: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen , Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften, 2002-10-08

Zusammenfassung

In diesear Arbeit werden neue Ansätze zur Sprachübersetzung basierend auf statistischen Verfahren vorgestellt. Als Verallgemeinerung zu dem üblicherweise verwendeten source-channel Modell wird ein allgemeineres Modell basierend auf dem Maximum-Entropie-Prinzip vorgeschlagen. Es werden verschiedene Verfahren zur Bestimmung von Wort-Alignments unter Nutzung von statistischen und heuristischen Modellen beschrieben. Dabei werden insbesondere verschiedene Glättungsverfahren, Methoden zur Integration zusätzlicher Lexika und Trainingsverfahren verglichen. Eine detaillierte Bewertung der Alignment-Qualität wird durchgeführt indem die automatisch erstellten Wort-Alignments mit manuell erstellten Alignments verglichen werden. Aufbauend auf diesen grundlegenden einzelwortbasierten Alignment-Modellen wird dann ein phrasenbasiertes statistisches Übersetzungsmodell, das Alignment Template Modell, vorgeschlagen. Für dieses Modell wird ein Trainingsverfahren und ein effizienter Suchalgorithmus basierend auf dem Prinzip der dynamischer Programmierung und Strahlsuche entwickelt. Weiterhin werden für zwei spezielle Anwendungsszenarien (interaktive Übersetzung und Übersetzung basierend auf verschiedenen mehrsprachigen Quelltexten) spezielle Suchverfahren entwickelt. Der beschriebene Übersetzungsansatz wurde getestet für das deutsch-englische Verbmobil Korpus, das französisch-englische Hansards Korpus und für chinesisch-englische Nachrichtentexte. Das entwickelte System erzielt dabei häufig deutlich bessere Ergebnisse als alternative Verfahren zur maschinellen Übersetzung.

Betreuer
Gutachter Ney, Hermann, Prof. Dr.
Gutachter Niemann, Heinrich, Prof. Dr.


Upload: 2003-04-22
URL of Thesis: http://sylvester.bth.rwth-aachen.de/dissertationen/2003/059/03_059.pdf

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