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Interactive Machine Translation

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Interactive Machine Translation

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dc.contributor.author Toselli, Alejandro Héctor es_ES
dc.contributor.author Vidal, Enrique es_ES
dc.contributor.author Casacuberta, Francisco es_ES
dc.contributor.author Civera Saiz, Jorge es_ES
dc.contributor.author González Rubio, Jesús es_ES
dc.contributor.author Ortiz-Martínez, Daniel es_ES
dc.date.accessioned 2024-01-23T23:54:07Z
dc.date.available 2024-01-23T23:54:07Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.isbn 978-0-85729-478-4
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/202092
dc.description.abstract [EN] Achieving high-quality translation between any pair of languages is not possible with the current Machine-Translation (MT) technology a human post-editing of the outputs of the MT system being necessary. Therefore, MT is a suitable area to apply the Interactive Pattern Recognition (IPR) framework and this application has led to what nowadays is known as Interactive Machine Translation (IMT). IMT can predict the translation of a given source sentence, and the human translator can accept or correct some of the errors. The text amended by the human translator can be used by the system to suggest new improved translations with the same translation models in an iterative process until the whole output is accepted by the human. As in other areas where IPR is being applied, IMT offers a nice framework for adaptive learning. The consolidated translations obtained through the successive steps of the interaction process can easily be converted into new, fresh, training data, useful for dynamically adapting the system to the changing environment. On the other hand, IMT also allows one to take advantage of some available multi-modal interfaces to increase of productivity. es_ES
dc.description.abstract [ES] Lograr una traducción de alta calidad entre cualquier par de lenguas no es posible con la actual tecnología de traducción automática (TA), ya que es necesaria la post-edición humana de los resultados del sistema de TA. Por lo tanto, la MT es un área adecuada para aplicar el marco del Reconocimiento Interactivo de Patrones (RIP) y esta aplicación ha dado lugar a lo que hoy en día se conoce como Traducción Automática Interactiva (IMT). La IMT puede predecir la traducción de una frase fuente dada, y el traductor humano puede aceptar o corregir algunos de los errores. El texto corregido por el traductor humano puede ser utilizado por el sistema para sugerir nuevas traducciones mejoradas con los mismos modelos de traducción en un proceso iterativo hasta que todo el resultado sea aceptado por el humano. Como en otros ámbitos en los que se aplica la DPI, la IMT ofrece un buen marco para el aprendizaje adaptativo. Las traducciones consolidadas obtenidas en los sucesivos pasos del proceso de interacción pueden convertirse fácilmente en datos de entrenamiento nuevos y frescos, útiles para adaptar dinámicamente el sistema al entorno cambiante. Por otra parte, IMT también permite aprovechar algunas interfaces multimodales disponibles para aumentar la productividad. es_ES
dc.language Inglés es_ES
dc.publisher Springer es_ES
dc.relation.ispartof Multimodal Interactive Pattern Recognition and Applications es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Machine learning es_ES
dc.subject Adaptative learning es_ES
dc.subject Machine translation es_ES
dc.subject Interactive Pattern Recognition (IPR) es_ES
dc.subject Interactive Machine Translation (IMT) es_ES
dc.subject Source sentence es_ES
dc.subject Reconocimiento de patrones es_ES
dc.subject Traducción automática interactiva es_ES
dc.subject Reconocimiento Interactivo de Patrones es_ES
dc.subject Aprendizaje adaptativo es_ES
dc.subject Aprendizaje automático es_ES
dc.subject.classification LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS es_ES
dc.title Interactive Machine Translation es_ES
dc.type Capítulo de libro es_ES
dc.identifier.doi 10.1007/978-0-85729-479-1_6
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Toselli, AH.; Vidal, E.; Casacuberta, F.; Civera Saiz, J.; González Rubio, J.; Ortiz-Martínez, D. (2011). Interactive Machine Translation. En Multimodal Interactive Pattern Recognition and Applications. Springer. 135-152. https://doi.org/10.1007/978-0-85729-479-1_6 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.description.upvformatpinicio 135 es_ES
dc.description.upvformatpfin 152 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.pasarela S\208329 es_ES


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