The translation of Multiword expressions (MWE) by Machine Translation (MT) represents a big challenge, and although MT has considerably improved in recent years, MWE mistranslations still occur very frequently. There is the need to develop large data sets, mainly parallel corpora, annotated with MWEs, since they are useful both for SMT training purposes and MWE translation quality evaluation. This paper describes a methodology to annotate a parallel spoken corpus with MWEs. The dataset used for this experiment is an English-Italian corpus extracted from the TED spoken corpus and complemented by an SMT output.
La traduzione delle polirematiche da parte dei sistemi di Traduzione Automatica (TA) rappresenta un sfida irrisolta e benché i sistemi abbiano compiuto notevoli progressi, traduzioni errate di polirematiche occorrono ancora molto di frequente. E' necessario sviluppare ampie collezioni di dati principalmente corpora paralleli annotati con polirematiche che siano utili sia per l’addestramento della TA di tipo statistico sia per la valutazione della qualità della traduzione delle polirematiche. Questo contributo descrive una metodologia per annotare un corpus parallelo del parlato con le polirematiche e il corpus stesso. La collezione di dati usata per questo esperimento è un corpus inglese-italiano estratto dal TED, corpus del parlato, integrato dalla traduzione di un sistema statistico di TA.
TED-MWE: a bilingual parallel corpus with MWE annotation
MONTI, JOHANNA;Federico, Sangati;
2015-01-01
Abstract
The translation of Multiword expressions (MWE) by Machine Translation (MT) represents a big challenge, and although MT has considerably improved in recent years, MWE mistranslations still occur very frequently. There is the need to develop large data sets, mainly parallel corpora, annotated with MWEs, since they are useful both for SMT training purposes and MWE translation quality evaluation. This paper describes a methodology to annotate a parallel spoken corpus with MWEs. The dataset used for this experiment is an English-Italian corpus extracted from the TED spoken corpus and complemented by an SMT output.File | Dimensione | Formato | |
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