title: A study of segmentation parameters in statistical machine translation from Arabic into Russian
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Митренина Ольга Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Бань Дмитрий Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ban Dmitrii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат филологических наук, доцент О.В. Митренина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Philology, Associate Professor O. Mitrenina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-08-31T12:38:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-08-31T12:38:48Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 024808
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/2822
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Статистический машинный перевод успешно применяется для перевода с арабского на русский язык. Однако, дополнение таких статистических систем лингвистической информацией еще недостаточно изучено. Наша идея заключается в том, что морфологическая сегментация арабских текстов может улучшить качество перевода. Это может происходить потому, что в арабском языке некоторые служебные части речи имеют тенденцию записываться слитно с другими словами, в отличие от русского. 
  В этой работе мы, во-первых, рассмотрели процесс статистического машинного перевода. Затем, было предложено несколько схем для сегментации арабских текстов. После этого, с помощью системы Moses были обучены соответствующие модели перевода. В завершение, мы оценили результаты каждой из этих моделей на тестовом корпусе. В результате, для лучшей схемы мы получили улучшение в 0,95 пунктов BLEUScore.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Statistical machine translation (SMT) is successfully applied to the Arabic-Russian language pair. However, there is not much research about incorporation of linguistic information into such statistical systems. Our idea is that morphological segmentation of Arabic texts can benefit the accuracy and fluency of translation. The rationale behind this hypothesis is that Arabic tends to attach some functional words to other ones, what is not the case in Russian. 
  In this paper, we firstly contemplate the process of statistical machine translation. Then, we suggest some schemes to segment Arabic texts. After that, we train SMT models using the Moses framework. Finally, performance of each model is evaluated on the testing set. As a result, we achieve 0.95 BLEUScore points improvement for the best of the schemes.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Статистический машинный перевод
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: морфологическая сегментация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Statistical machine translation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: morphological segmentation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: A study of segmentation parameters in statistical machine translation from Arabic into Russian
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование параметров сегментации при статистическом машинном переводе с арабского на русский язык
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Issledovanie_parametrov_segmentacii_pri_statisticheskom_mashinnom_perevode_s_arabskogo_na_russkij_yazyk.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/2822/1/Issledovanie_parametrov_segmentacii_pri_statisticheskom_mashinnom_perevode_s_arabskogo_na_russkij_yazyk.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 170,99 kB
resources.filename: reviewSV_st005606_Mitrenina_Olga_Vladimirovna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/2822/2/reviewSV_st005606_Mitrenina_Olga_Vladimirovna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,07 kB
resources.filename: reviewSV_Ban_DYU_mag_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/2822/5/reviewSV_Ban_DYU_mag_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,63 MB