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Contextual Resolution of Global Ambiguity for MT

机译:MT的全球歧义的上下文解决

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摘要

In this paper, we explore the integration of context into domain-independent machine translation based on a pseudo-semantic approach. We choose a theory of discourse structure (SDRT) to provide the model of context. The incompatibility between the knowledge-poor translation model with the knowledge-rich discourse theory leads to supplement the first with some basic lexical semantics, and to replace the specific rules of the second with more general pragmatic principles. How contextual information is used to choose the preferred interpretation of globally ambiguous sentences is then described with two examples.
机译:在本文中,我们根据伪语方法探讨上下文集成到独立的机器翻译中。我们选择一个话语结构(SDRT)理论,提供上下文模型。知识差的翻译模型与知识富有的话语理论之间的不兼容性导致第一个与一些基本的词汇语义补充,并更换了更普遍的务实原则的第二个规则。然后用两个示例描述如何使用上下文信息来选择全局模糊句子的首选解释。

著录项

  • 来源
    《AAAI Workshop》|1999年||共5页
  • 会议地点
  • 作者

    Cathy Berthouzoz;

  • 作者单位
  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类 TP18-53;
  • 关键词

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