consultant expert dr mohamed taha Phrase-based Memory-based Machine Translation
On Sale
$0.00
$5.99
consultant expert dr mohamed taha
Phrase-based Memory-based Machine Translation
Abstract
This master thesis aims to investigate a phrase-based approach of Memory-based Machine
Translation. This is a form of automatic translation powered by lazy-learning classifiers to
translate fragments of the input sentence. A parallel corpus serves as the basis for training
such a classifier. In the phrase-based approach the principal component of these fragments is
a phrase of arbitrary length. This can be contrasted to prior research in the field in which this
component was a single word. A key element in the research is a comparison of three methods
of phrase extraction. A new decoder has been developed to deal with the characteristics
unique to this approach, and re-assemble the translated fragments into one final translation.
This research will show that one of the proposed phrase-extraction methods is capable of
outperforming previous word-based approaches, even though this gain is limited and the impact
of phrases proves to be smaller than anticipated.
الخبير الاستشاري د محمد طه
الترجمة الآلية القائمة على العبارات
الملخص
تهدف أطروحة الماجستير هذه إلى التحقيق في نهج قائم على العبارة في الآلة القائمة على الذاكرة
ترجمة. هذا شكل من أشكال الترجمة الآلية يتم تشغيله بواسطة مصنفات التعلم البطيء لـ
ترجمة أجزاء من الجملة المدخلة. مجموعة موازية بمثابة أساس للتدريب
مثل هذا المصنف. في النهج القائم على العبارة المكون الرئيسي لهذه الأجزاء هو
عبارة ذات طول تعسفي. يمكن أن يتناقض هذا مع البحث السابق في المجال الذي فيه هذا
المكون كان كلمة واحدة. عنصر أساسي في البحث هو مقارنة ثلاث طرق
استخراج العبارة. تم تطوير وحدة فك ترميز جديدة للتعامل مع الخصائص
فريدة من نوعها لهذا النهج ، وإعادة تجميع الأجزاء المترجمة في ترجمة نهائية واحدة.
سيوضح هذا البحث أن إحدى طرق استخراج العبارة المقترحة قادرة على ذلك
يتفوق على المناهج السابقة القائمة على الكلمات ، على الرغم من أن هذا المكسب محدود والتأثير
من العبارات أصغر مما كان متوقعًا.
Phrase-based Memory-based Machine Translation
Abstract
This master thesis aims to investigate a phrase-based approach of Memory-based Machine
Translation. This is a form of automatic translation powered by lazy-learning classifiers to
translate fragments of the input sentence. A parallel corpus serves as the basis for training
such a classifier. In the phrase-based approach the principal component of these fragments is
a phrase of arbitrary length. This can be contrasted to prior research in the field in which this
component was a single word. A key element in the research is a comparison of three methods
of phrase extraction. A new decoder has been developed to deal with the characteristics
unique to this approach, and re-assemble the translated fragments into one final translation.
This research will show that one of the proposed phrase-extraction methods is capable of
outperforming previous word-based approaches, even though this gain is limited and the impact
of phrases proves to be smaller than anticipated.
الخبير الاستشاري د محمد طه
الترجمة الآلية القائمة على العبارات
الملخص
تهدف أطروحة الماجستير هذه إلى التحقيق في نهج قائم على العبارة في الآلة القائمة على الذاكرة
ترجمة. هذا شكل من أشكال الترجمة الآلية يتم تشغيله بواسطة مصنفات التعلم البطيء لـ
ترجمة أجزاء من الجملة المدخلة. مجموعة موازية بمثابة أساس للتدريب
مثل هذا المصنف. في النهج القائم على العبارة المكون الرئيسي لهذه الأجزاء هو
عبارة ذات طول تعسفي. يمكن أن يتناقض هذا مع البحث السابق في المجال الذي فيه هذا
المكون كان كلمة واحدة. عنصر أساسي في البحث هو مقارنة ثلاث طرق
استخراج العبارة. تم تطوير وحدة فك ترميز جديدة للتعامل مع الخصائص
فريدة من نوعها لهذا النهج ، وإعادة تجميع الأجزاء المترجمة في ترجمة نهائية واحدة.
سيوضح هذا البحث أن إحدى طرق استخراج العبارة المقترحة قادرة على ذلك
يتفوق على المناهج السابقة القائمة على الكلمات ، على الرغم من أن هذا المكسب محدود والتأثير
من العبارات أصغر مما كان متوقعًا.