Stochastic Modelling: From Pattern Classification to Speech Recognition and Language Translation

Ney, Hermann

doi:10.1007/978-3-642-60243-6_38

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“…The EBMT systems, HPAT and D3, surpassed SAT in the HUMAN rank. This is the reverse result obtained in a Verbmobil experiment (Ney, 2001) where an SMT system scored highest. We are studying these interesting contradictory observations.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 44%

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A corpus-centered approach to spoken language translation

Sumita¹,

Akiba²,

Doi³

et al. 2003

Proceedings of the Tenth Conference on European Chapter of the Association for Computational Linguistics - EACL '03

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This paper reports the latest performance of components and features of a project named Corpus-Centered Computation (C'3), which targets a translation technology suitable for spoken language translation. C3 places corpora at the center of the technology. Translation knowledge is extracted from corpora by both EBMT and SMT methods, translation quality is gauged by referring to corpora, the best translation among multiple-engine outputs is selected based on corpora and the corpora themselves are paraphrased or filtered by automated processes.

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Section: Resultsmentioning

confidence: 44%

“…There are two main strategies in corpus-based machine translation: (i) Example-Based Machine Translation (EBMT; Nagao, 1984;Somers, 1999) and (ii) Statistical Machine Translation (SMT; Brown et al, 1993;Knight, 1997;Ney, 2001;Alshawi et al, 2000). C3 is developing both technologies in parallel and blending them.…”

Section: Three Corpus-based Mt Systemsmentioning

confidence: 99%

A corpus-centered approach to spoken language translation

Sumita¹,

Akiba²,

Doi³

et al. 2003

Proceedings of the Tenth Conference on European Chapter of the Association for Computational Linguistics - EACL '03

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“…Hidden Markov Models (HMM) have made possible a break-through in the interpretation of written and spoken text. Instead of describing words and their relations structurally (grammar) and semantically, it was found for many applications to be sufficient to analyze the statistical dependencies of very few neighboring words based on HMM (Ney, 1999).…”

Section: Learningmentioning

confidence: 99%

Object extraction in photogrammetric computer vision

Mayer

2008

ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

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“…The building process of an SMT system following the Bayes decision rule involves addressing three problems [Ney01]:…”

Section: Statistical Machine Translationmentioning

confidence: 99%

Advances in Fully-Automatic and Interactive Phrase-Based Statistical Machine Translation

Martínez¹

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ACKNOWLEDGEMENTSHan transcurrido ya varios años desde que uno de mis codirectores de tesis, Ismael, me hablara por primera vez sobre la traducción automática estadística en su despacho de la Escuela Politécnica Superior de Albacete. La historia de esta tesis en cierta forma arranca ese día y se ha prolongado, al menos, hasta el momento de escribir estas líneas.Durante todo ese tiempo, es mucha la gente que de un modo u otro ha influído en este trabajo. Quisiera dar las gracias en primer lugar a mis directores de tesis, Francisco Casacuberta e Ismael García Varea, quienes me introdujeron en el mundo de la investigación y me han enseñado tantas cosas. Voy a recordar siempre con especial cariño la asignatura de redes neuronales artificiales que impartía Paco en quinto de carrera, por transmitirme la curiosidad y la fascinación por el campo del reconocimiento de patrones. Con Isma he compartido mucho, tanto dentro como fuera delámbito académico. Como bien dijoél en una ocasión, primero fui su alumno y después nos convertimos en amigos, y es una amistad de la que me he sentido orgulloso a lo largo de estos años.Ha sido para mí un privilegio colaborar en diversos proyectos de investigación dentro del PRHLT. En especial, quiero agradecer a Paco por haberme permitido trabajar en el proyecto I3MEDIA perteneciente al programa Cénit, y a Enrique Vidal y a José Miguel Benedí por darme la oportunidad de participar en el proyecto MIPRCV perteneciente al programa Consolider. Esta tesis no podría haberse completado sin el apoyo económico de dichos proyectos.También quiero agradecer al profesor Hermann Ney por haberme acogido tan amablemente en su departamento durante mi estancia en Aachen. No puedo dejar de mencionar aquí a David Vilar por toda la ayuda prestada para adaptarme a esa ciudad y al funcionamiento del departamento.Mis compañeros del PRHLT y del ITI han sido una de las razones por las que esta etapa ha merecido la pena. Ha sido una experiencia buenísima trabajar con Vicent Alabau y Luis Leiva en el prototipo de traducción interactiva presentado en esta tesis. Otro compañero con el que la colaboración ha sido cada vez más estrecha es Jesús González, me encantaría que esa colaboración continuase por mucho tiempo. También quería dar las gracias a Jorge Civera, por loútil que me ha resultado el material sobre el algoritmo EM que hay en su tesis, agradecimiento que me gustaría hacer extensivo a Alfons Juan como codirector de la misma. Gracias a Antonio Lagarda y Luis Rodríguez por su ayuda en relación a aspectos teóricos y prácticos de la traducción interactiva, a Alejandro Toselli por sus conocimientos y soporte técnico, a Verónica Romero por su software de cálculo de error para sistemas de post-edición, a Ricardo Sánchez por sus sugerencias sobre el título de la tesis y a Germán Sanchís y Jesús Andrés por los artículos en los que hemos colaborado.Fuera delámbito académico, existen tres personas a las que quisiera dar especialmente las gracias. Una de ellas es Diego Escudero, quien desde que llegué a Valencia, se convirt...

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Stochastic Modelling: From Pattern Classification to Speech Recognition and Language Translation

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A corpus-centered approach to spoken language translation

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