MT course contents (in Russian)
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

MT course contents (in Russian)

on

  • 788 views

This is course program for the following course slides: ...

This is course program for the following course slides:
http://www.slideshare.net/dmitrykan/introduction-to-machine-translation-2911038

and

http://www.slideshare.net/dmitrykan/introduction-to-machine-translation-1


Это программа курса по машинному переводу, прочитанная первый раз магистрам фак-та ПМ-ПУ СПбГУ в 2009 году. Слайды курса:

http://www.slideshare.net/dmitrykan/introduction-to-machine-translation-2911038

http://www.slideshare.net/dmitrykan/introduction-to-machine-translation-1

Statistics

Views

Total Views
788
Views on SlideShare
788
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
5
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

MT course contents (in Russian) MT course contents (in Russian) Document Transcript

  • Программа курса Машинный перевод (МП) 1. Введение. Мотивация существования МП 2. Краткая история МП. Основные этапы. Доклад ALPAC 3. Прямой и косвенный МП. Примеры построенных систем МП (СМП) 4. Современные СМП в индустрии 5. Существующие пакеты для обработки языка и построения СМП 6. Два фундаментальных подхода к МП: статистический и традиционный (лингвистические правила) 7. Методы МП 8. Прямая СМП. Её характеристики 9. Метод трансфер. Типы трансфера. Характеристики метода 10. Понятие интерлингвы. Характеристики метода МП, основанного на интерлингве. Сравнение с трасфером 11. Компоненты статистического подхода к МП 12. Системы МП, основанные на примерах 13. Теория статистических СМП. Фундаментальное уравнение (теорема Байеса). Понятие статистической языковой модели. Модель перевода. Вычисление языковой модели 14. Модель перевода в статистической СМП 15. Задача выравнивания слов 16. Характеристики статистических СМП 17. Существующие компоненты статистических СМП 18. Оценка качества СМП. Оценка человеком. Автоматические методы оценки, их важность в целом 19. Метрика BLEU 20. Метрика METEOR 21. Метрика NIST 22. Round-trip 23. Гибридные СМП 24. Задача переупорядочивания слов в предложении. Классические и статистические подходы 25. Компьютерная семантика русского языка и предпоссылки для построения СМП на её основе 26. Прагматика. Анализ контекста 27. Детали программных пакетов для машинного перевода: GIZA++, SRILM, Moses 28. Реализация алгоритма переупорядочивания по статье [7] Семинар (или темы на реферат): 1. Математика статистического машинного перевода (по статье [1]) 2. Иерархическая модель для статистического МП (статья [2]) 3. Статистический МП, основанный на фразах (статья [3]) 4. СМП, основанные на правилах (статьи [4,5]) 5. Гибридные СМП, основанные на примерах ([6])
  • 6. Метрика BLEU в деталях (по статье [8])7. Робастные крупномасштабные СМП, основанные на примерах (по статье [9])
  • Литература[1] Brown P., Della Petra S., Della Petra V., Mercer R.: The Mathematics ofStatistical Machine Translation: Parameter Estimation, 1993[2] Chiang D.: A Hierarchical Phrase-Based Model for Statistical MachineTranslation, 2005[3] Koehn P., Och F., Marcu D.: Statistical Phrase-Based Machine Translation, 2003[4] Kaplan R., Netter K., Wedekind J., Zaenen A.: Translation By StructuralCorrespondences, 1989[5] Landsbergen J.: The Rosetta Project, 1989[6] Groves D., Way A.: Hybrid Example-Based SMT: the Best of Both Worlds?(здесь, как принятно в западной литературе, SMT означает СтатистическийМашинный Перевод)[7] Athanaselis T., Bakamidis S., Dologou I.: Words Reordering based on StatisticalLanguage Model, 2006[8] Papineni K., Roukos S., Ward T., Zhu W.-J.: BLEU: a Method for AutomaticEvaluation of Machine Translation, 2002[9] Gough N., Way A.: Robust Large-Scale EBMT with Marker-Based Segmentation,2004