Alinhamento léxico utilizando técnicas híbridas discriminativas e de pós-processamento

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2010
Autor(a) principal: Schreiner, Paulo
Orientador(a): Villavicencio, Aline
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Linguística computacional
Processamento : Linguagem natural
Palavras-chave em Inglês:
Natural language processing
Lexical alignment
Machine learning
Parallel corpora
Multiword expressions
UFRGS
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/27658
Resumo: O alinhamento léxico automático é uma tarefa essencial para as técnicas de tradução de máquina empíricas modernas. A abordagem gerativa não-supervisionado têm sido substituída recentemente por uma abordagem discriminativa supervisionada que facilite inclusão de conhecimento linguístico de uma diversidade de fontes. Dentro deste contexto, este trabalho descreve uma série alinhadores léxicos discriminativos que incorporam heurísticas de pós-processamento com o objetivo de melhorar o desempenho dos mesmos para expressões multi-palavra, que constituem um dos desafios da área de processamento de linguagens naturais atualmente. A avaliação é realizada utilizando um gold-standard obtido a partir da anotação de um corpus paralelo de legendas de filmes. Os alinhadores propostos apresentam um desempenho superior tanto ao obtido por uma baseline quanto ao obtido por um alinhador gerativo do estado-da-arte (Giza++), tanto no caso geral quanto para as expressões foco do trabalho.
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spelling Schreiner, PauloVillavicencio, AlineCaseli, Helena de Medeiros2011-02-02T05:59:18Z2010http://hdl.handle.net/10183/27658000764635O alinhamento léxico automático é uma tarefa essencial para as técnicas de tradução de máquina empíricas modernas. A abordagem gerativa não-supervisionado têm sido substituída recentemente por uma abordagem discriminativa supervisionada que facilite inclusão de conhecimento linguístico de uma diversidade de fontes. Dentro deste contexto, este trabalho descreve uma série alinhadores léxicos discriminativos que incorporam heurísticas de pós-processamento com o objetivo de melhorar o desempenho dos mesmos para expressões multi-palavra, que constituem um dos desafios da área de processamento de linguagens naturais atualmente. A avaliação é realizada utilizando um gold-standard obtido a partir da anotação de um corpus paralelo de legendas de filmes. Os alinhadores propostos apresentam um desempenho superior tanto ao obtido por uma baseline quanto ao obtido por um alinhador gerativo do estado-da-arte (Giza++), tanto no caso geral quanto para as expressões foco do trabalho.Lexical alignment is an essential task for modern empirical machine translation techniques. The unsupervised generative approach is being replaced by a supervised, discriminative one that considerably facilitates the inclusion of linguistic knowledge from several sources. Given this context, the present work describes a series of discriminative lexical aligners that incorporate post-processing heuristics with the goal of improving the quality of the alignments of multiword expressions, which is one of the major challanges in natural language processing today. The evaluation is conducted using a gold-standard obtained from a movie subtitle parallel corpus. The aligners proposed show an alignment quality that is superior both to our baseline and to a state-of-the-art generative aligner (Giza++), for the general case as well as for the expressions that are the focus of this work.application/pdfporLinguística computacionalProcessamento : Linguagem naturalNatural language processingLexical alignmentMachine learningParallel corporaMultiword expressionsUFRGSAlinhamento léxico utilizando técnicas híbridas discriminativas e de pós-processamentoText alignment info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2010mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000764635.pdf000764635.pdfTexto completoapplication/pdf498616http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/27658/1/000764635.pdf4ab4b3bd3b629f5eb5ba9d51ed1dec36MD51TEXT000764635.pdf.txt000764635.pdf.txtExtracted Texttext/plain163443http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/27658/2/000764635.pdf.txt64e52f66323eadc53e8ca05c84586374MD52THUMBNAIL000764635.pdf.jpg000764635.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1069http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/27658/3/000764635.pdf.jpg633f5f20ee594040a7d3ce13957f1bf8MD5310183/276582018-10-11 08:49:04.798oai:www.lume.ufrgs.br:10183/27658Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-11T11:49:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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