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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Contenu archivé le 2024-06-18

A Hybrid High Quality Translation System

Objectif

Since roughly a decade statistical machine translation (SMT) predominates in academic research. However, most commercial MT suppliers continue to offer systems based on more traditional rule-based architectures (RBMT). Difficulties with replacing the translation engines in the product set-up may explain this discrepancy in part. However, the main reasons are that RBMT makes available a whole bunch of functions which SMT does not provide, including human-readable, fully worked out 'conventional' dictionaries, and that for a number of language pairs RBMT-quality is still higher.

SMT needs huge bilingual text corpora to compute satisfactory translation models, and it is inherently weak when dealing with rare data and non-local phenomena. Its advantages are low cost and robustness. The main disadvantages of RBMT are high cost and shortcomings with respect to resolving structural and lexical ambiguities.

We propose a hybrid architecture for high quality machine translation which combines the strengths of both approaches and minimizes their weaknesses: At the core is a rule-based MT system which provides morphology, declarative grammars, semantic categories, and small dictionaries, but which avoids all expensive kinds of intellectual knowledge acquisition. Instead of manually working out large dictionaries and compiling information on disambiguation preference, we suggest a novel corpus-based bootstrapping method for automatically expanding dictionaries, and for training the analytical performance and the choice of transfer alternatives.

As bilingual corpora with good literal translations are a sparse resource, we focus in particular on exploiting comparable monolingual corpora. We locate unknown words and expressions, and then use a statistically tuned analysis component in combination with similarity assumptions to identify relations across languages. This approach should make it possible to overcome the data acquisition bottleneck of conventional SMT.

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-PEOPLE-2009-IAPP
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MC-IAPP - Industry-Academia Partnerships and Pathways (IAPP)

Coordinateur

UNIVERSITY OF LEEDS
Contribution de l’UE
€ 571 811,00
Adresse
WOODHOUSE LANE
LS2 9JT Leeds
Royaume-Uni

Voir sur la carte

Région
Yorkshire and the Humber West Yorkshire Leeds
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Participants (1)

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