Leveraging Recurrent Phrase Structure in Large-scale Ontology Translation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F06%3A10077917" target="_blank" >RIV/00216208:11320/06:10077917 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Leveraging Recurrent Phrase Structure in Large-scale Ontology Translation
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a process for leveraging structural relationships and reusable phrases when translating large-scale ontologies. Digital libraries are becoming more and more prevalent. An important step in providing universal access to such material is to provide multi-lingual access to the underlying principles of organization via ontologies, thesauri, and controlled vocabularies. Machine translation of these resources requires high accuracy and a deep vocabulary. Human input is often required, butfull manual translation can be slow and expensive. We report on a cost-effective approach to ontology translation. We describe our technique of prioritization, our process of collecting aligned translations and generating a new lexicon, and the resultingimprovement to translation system output. Our preliminary evaluation indicates that this technique provides significant cost savings for human-assisted translation. The process we developed can be applied to ontologies in other domains a
Název v anglickém jazyce
Leveraging Recurrent Phrase Structure in Large-scale Ontology Translation
Popis výsledku anglicky
This paper presents a process for leveraging structural relationships and reusable phrases when translating large-scale ontologies. Digital libraries are becoming more and more prevalent. An important step in providing universal access to such material is to provide multi-lingual access to the underlying principles of organization via ontologies, thesauri, and controlled vocabularies. Machine translation of these resources requires high accuracy and a deep vocabulary. Human input is often required, butfull manual translation can be slow and expensive. We report on a cost-effective approach to ontology translation. We describe our technique of prioritization, our process of collecting aligned translations and generating a new lexicon, and the resultingimprovement to translation system output. Our preliminary evaluation indicates that this technique provides significant cost savings for human-assisted translation. The process we developed can be applied to ontologies in other domains a
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
AI - Jazykověda
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2006
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 11th Annual conference of the European Association for Machine Translation (EAMT)
ISBN
82-7368-294-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
—
Název nakladatele
European Association for Machine Translation
Místo vydání
Oslo, Norway
Místo konání akce
Oslo, Norway
Datum konání akce
19. 6. 2006
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—