On the application of focused crawling for statistical machine translation domain adaptation

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Laranjeira, Bruno Rezende
Orientador(a): Moreira, Viviane Pereira
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
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
Estatística aplicada
Palavras-chave em Inglês:
Focused crawling
Statistical machine translation
Domain adaptation
Comparable corpora
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/117259
Resumo: O treinamento de sistemas de Tradução de Máquina baseada em Estatística (TME) é bastante dependente da disponibilidade de corpora paralelos. Entretanto, este tipo de recurso costuma ser difícil de ser encontrado, especialmente quando lida com idiomas com poucos recursos ou com tópicos muito específicos, como, por exemplo, dermatologia. Para contornar esta situação, uma possibilidade é utilizar corpora comparáveis, que são recursos muito mais abundantes. Um modo de adquirir corpora comparáveis é a aplicação de algoritmos de Coleta Focada (CF). Neste trabalho, são propostas novas abordagens para CF, algumas baseadas em n-gramas e outras no poder expressivo das expressões multipalavra. Também são avaliadas a viabilidade do uso de CF para realização de adaptação de domínio para sistemas genéricos de TME e se há alguma correlação entre a qualidade dos algoritmos de CF e dos sistemas de TME que podem ser construídos a partir dos respectivos dados coletados. Os resultados indicam que algoritmos de CF podem ser bons meios para adquirir corpora comparáveis para realizar adaptação de domínio para TME e que há uma correlação entre a qualidade dos dois processos.
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spelling Laranjeira, Bruno RezendeMoreira, Viviane PereiraVillavicencio, Aline2015-05-28T01:59:04Z2015http://hdl.handle.net/10183/117259000967675O treinamento de sistemas de Tradução de Máquina baseada em Estatística (TME) é bastante dependente da disponibilidade de corpora paralelos. Entretanto, este tipo de recurso costuma ser difícil de ser encontrado, especialmente quando lida com idiomas com poucos recursos ou com tópicos muito específicos, como, por exemplo, dermatologia. Para contornar esta situação, uma possibilidade é utilizar corpora comparáveis, que são recursos muito mais abundantes. Um modo de adquirir corpora comparáveis é a aplicação de algoritmos de Coleta Focada (CF). Neste trabalho, são propostas novas abordagens para CF, algumas baseadas em n-gramas e outras no poder expressivo das expressões multipalavra. Também são avaliadas a viabilidade do uso de CF para realização de adaptação de domínio para sistemas genéricos de TME e se há alguma correlação entre a qualidade dos algoritmos de CF e dos sistemas de TME que podem ser construídos a partir dos respectivos dados coletados. Os resultados indicam que algoritmos de CF podem ser bons meios para adquirir corpora comparáveis para realizar adaptação de domínio para TME e que há uma correlação entre a qualidade dos dois processos.Statistical Machine Translation (SMT) is highly dependent on the availability of parallel corpora for training. However, these kinds of resource may be hard to be found, especially when dealing with under-resourced languages or very specific domains, like the dermatology. For working this situation around, one possibility is the use of comparable corpora, which are much more abundant resources. One way of acquiring comparable corpora is to apply Focused Crawling (FC) algorithms. In this work we propose novel approach for FC algorithms, some based on n-grams and other on the expressive power of multiword expressions. We also assess the viability of using FC for performing domain adaptations for generic SMT systems and whether there is a correlation between the quality of the FC algorithms and of the SMT systems that can be built with its collected data. Results indicate that the use of FCs is, indeed, a good way for acquiring comparable corpora for SMT domain adaptation and that there is a correlation between the qualities of both processes.application/pdfengLinguística computacionalEstatística aplicadaFocused crawlingStatistical machine translationDomain adaptationComparable corporaOn the application of focused crawling for statistical machine translation domain adaptationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2015mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000967675.pdf000967675.pdfTexto completo (inglês)application/pdf1692820http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/117259/1/000967675.pdfa84b09ff6f8a3760f5a12962ff0a9359MD51TEXT000967675.pdf.txt000967675.pdf.txtExtracted Texttext/plain164684http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/117259/2/000967675.pdf.txt9944b463460905a10ae93f780cd44413MD52THUMBNAIL000967675.pdf.jpg000967675.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1108http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/117259/3/000967675.pdf.jpg4adc8f4a43619ea51733c81f0cf89dafMD5310183/1172592021-05-26 04:42:13.553031oai:www.lume.ufrgs.br:10183/117259Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532021-05-26T07:42:13Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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