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dc.contributor.author | Chinea Ríos, Mara![]() |
es_ES |
dc.contributor.author | Sanchis Trilles, Germán![]() |
es_ES |
dc.contributor.author | Casacuberta Nolla, Francisco![]() |
es_ES |
dc.date.accessioned | 2016-05-17T11:42:50Z | |
dc.date.available | 2016-05-17T11:42:50Z | |
dc.date.issued | 2015-09 | |
dc.identifier.issn | 1135-5948 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/64250 | |
dc.description.abstract | [EN] Domain adaptation has recently gained interest in statistical machine translation. One of the adaptation techniques is based in the selection data. Data selection aims to select the best subset of the bilingual sentences from an available pool of sentences, with which to train a SMT system. In this paper, we study how affect the bilingual corpora used for the data selection methods in the translation quality | es_ES |
dc.description.abstract | [ES] La adaptación de dominios genera mucho interés dentro de la traducción automática estadística. Una de las técnicas de adaptaciión esta basada en la selecciión de datos que tiene como objetivo seleccionar el mejor subconjunto de oraciones bilingües de un gran conjunto de oraciones. En este artículo estudiamos como afectan los corpus bilingües empleados por los métodos de selección de frases en la calidad de las traducciones. | es_ES |
dc.description.sponsorship | The research leading to these results has received funding from the European Union Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement No. 287576 (CasMaCat). Also funded by the Generalitat Valenciana under grant Prometeo/2009/014. | |
dc.language | Inglés | es_ES |
dc.publisher | Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN) | es_ES |
dc.relation.ispartof | Procesamiento del Lenguaje Natural | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | Statistical machine translation, domain adaptation, bilingual sentence selection, infrequent n-gram, cross-entropy | es_ES |
dc.subject | Statistical machine translation | es_ES |
dc.subject | Domain adaptation | es_ES |
dc.subject | Bilingual sentence selection | es_ES |
dc.subject | Infrequent n-gram | es_ES |
dc.subject | Cross-entropy | es_ES |
dc.subject | Traducción automática estadística | es_ES |
dc.subject | Adaptación dominios | es_ES |
dc.subject | Selección de frases bilingües | es_ES |
dc.subject | n-gramas infrecuentes | es_ES |
dc.subject | Entropía cruzada | es_ES |
dc.subject.classification | LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS | es_ES |
dc.title | An Empirical Analysis of Data Selection Techniques in Statistical Machine Translation | es_ES |
dc.title.alternative | Análisis empírico de técnicas de selección de datos en traducción automática estadística | |
dc.type | Artículo | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/Generalitat Valenciana//PROMETEO09%2F2009%2F014/ES/Adaptive learning and multimodality in pattern recognition (Almapater)/ | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/287576/EU/Cognitive Analysis and Statistical Methods for Advanced Computer Aided Translation/ | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Chinea Ríos, M.; Sanchis Trilles, G.; Casacuberta Nolla, F. (2015). An Empirical Analysis of Data Selection Techniques in Statistical Machine Translation. Procesamiento del Lenguaje Natural. (55):101-108. http://hdl.handle.net/10251/64250 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | S | es_ES |
dc.relation.publisherversion | http://journal.sepln.org/sepln/ojs/ojs/index.php/pln/issue/view/215 | es_ES |
dc.description.upvformatpinicio | 101 | es_ES |
dc.description.upvformatpfin | 108 | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.description.issue | 55 | es_ES |
dc.relation.senia | 293283 | es_ES |
dc.contributor.funder | European Commission | |
dc.contributor.funder | Generalitat Valenciana |