Projekt

taraXÜ

Selbstanpassende Maschinelle Übersetzung durch mehrfach hybride Sprachtechnologie

Selbstanpassende Maschinelle Übersetzung durch mehrfach hybride Sprachtechnologie

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Nach einer Periode, in der maschinelle Übersetzung (MÜ) ein Plateau erreicht zu haben schien, haben in jüngster Zeit zum einen der Fortschritt in der Sprachtechnologie und zum anderen der extrem gestiegene Bedarf an (online) Übersetzung der Forschung im Bereich MÜ neuen Auftrieb gegeben.

Ziel in taraXÜ war es, vorhandene MÜ-System aller gängigen Paradigmen (statistisch, pattern- und regelbasiert, Translation Memories verwendend) in einer mehrfach hybriden Architektur intelligent zu parallelisieren. Da die Systeme verschiedene Stärken- und Schwächenprofile haben, wurden durch ein geschicktes Auswahlverfahren mit Machine Learning nicht nur bessere Übersetzungsergebnisse erzielt. Durch Rückkopplung sind auch die Defizite der einzelnen Systeme in ihrer Wirkungsweise wissenschaftlich besser verstanden worden.

Ein wichtiger Baustein von taraXÜ war eine den Ansprüchen der industriellen Übersetzung genügende Evaluation der Ergebnisse. Die in der wissenschaft verwendeten Verfahren gaben bislang nämlich keinen Aufschluss darüber, wie die Kosteneinsparung beim Einsatz von MÜ optimiert werden kann. Mehrere aufwändige Evaluationsrunden in taraXÜ haben hier neue Antworten gegeben.

Partner

acrolinx
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euroscript systems
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yocoy
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Ansprechpartner
Dr. phil. Aljoscha Burchardt

Publikationen zum Projekt

Eleftherios Avramidis, Aljoscha Burchardt, Sabine Hunsicker, Maja Popovic, Cindy Tscherwinka, David Vilar Torres, Hans Uszkoreit

In: Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'14). International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC-14) May 26-31 Reykjavik, Iceland Iceland Seiten 2679-2682 ISBN 978-2-9517408-8-4 European Language Resources Association (ELRA) 5/2014.

Zur Publikation

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence