Comparación y combinación de los sistemas de traducción automática basados en n-gramas y en sintaxis

• Autores: Maxim Khalilov, José Adrián Rodríguez Fonollosa
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 41, 2008, págs. 259-266
• Idioma: español
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    En este artículo se comparan dos sistemas basados en dos aproximaciones diferentes de traducción automática: El denominado sistema de la Traducción Automática Aumentado con Sintaxis (SAMT / TAAS), basado en una sintaxis subyacente al modelo basado en frases, y el sistema de traducción automática estadística (TAE) basado en n-gramas en el cual el proceso de traducción está basado en el modelado estocástico del contexto bilingüe. Se realiza una comparación de la arquitectura de los dos sistemas paso a paso y se comparan también los resultados en base a las medidas automáticas de evaluación de la calidad de traducción y los recursos computacionales para una pequeña tarea árabe-inglés que pertenece al dominio de noticias. Finalmente, se combinan las salidas de ambos sistemas para obtener una mejora significativa de la calidad de la traducción.

  • English

    In this paper we shall compare two approaches to machine translation: the Syntax Augmented Machine Translation system (SAMT), which is a syntax- driven translation system, underlain by phrase-based model, and the n-gram-based Statistical Machine Translation (SMT), in which a translation process is based on statistical modeling of the bilingual context. We provide a step-by-step comparison of the systems, reporting results in terms of automatic evaluation metrics and required computational resources for a smaller Arabic-to-English translation task from the news domain. Finally, we combine the output of both systems that yield to significant improvement of translation quality.