Novel statistical approaches to text classification, machine translation and computer-assisted translation

• Autores: Jorge Civera Saiz
• Directores de la Tesis: Alfons Juan Císcar (dir. tes.) , Francisco Casacuberta Nolla (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Politècnica de València ( España ) en 2008
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Enrique Vidal Ruiz (presid.) , Ismael García Varea (secret.) , Hermann Ney (voc.) , Philipp Koehn (voc.) , Rafael C. Carrasco Jiménez (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RiuNet
• Resumen

  • Esta tesis presenta diversas contribuciones en los campos de la clasificación automática de texto, traducción automática y traducción asistida por ordenador bajo el marco estadístico.

    En clasificación automática de texto, se propone una nueva aplicación llamada clasificación de texto bilingüe junto con una serie de modelos orientados a capturar dicha información bilingüe. Con tal fin se presentan dos aproximaciones a esta aplicación; la primera de ellas se basa en una asunción naive que contempla la independencia entre las dos lenguas involucradas, mientras que la segunda, más sofisticada, considera la existencia de una correlación entre palabras en diferentes lenguas. La primera aproximación dió lugar al desarrollo de cinco modelos basados en modelos de unigrama y modelos de n-gramas suavizados. Estos modelos fueron evaluados en tres tareas de complejidad creciente, siendo la más compleja de estas tareas analizada desde el punto de vista de un sistema de ayuda a la indexación de documentos. La segunda aproximación se caracteriza por modelos de traducción capaces de capturar correlación entre palabras en diferentes lenguas. En nuestro caso, el modelo de traducción elegido fue el modelo M1 junto con un modelo de unigramas. Este modelo fue evaluado en dos de las tareas más simples superando la aproximación naive, que asume la independencia entre palabras en differentes lenguas procedentes de textos bilingües.

    En traducción automática, los modelos estadísticos de traducción basados en palabras M1, M2 y HMM son extendidos bajo el marco de la modelización mediante mixturas, con el objetivo de definir modelos de traducción dependientes del contexto. Asimismo se extiende un algoritmo iterativo de búsqueda basado en programación dinámica, originalmente diseñado para el modelo M2, para el caso de mixturas de modelos M2. Este algoritmo de búsqueda n