WikiDer > Europarl Corpus

Europarl Corpus

В Europarl Corpus это корпус (комплект документов), состоящий из материалов дела Европейский парламент с 1996 по 2012 год. В своем первом выпуске в 2001 году он охватывал одиннадцать официальных языков Европейский Союз (Датский, голландский, английский, финский, французский, немецкий, греческий, итальянский, португальский, испанский и шведский).[1] С политическим расширение ЕС официальные языки десяти новых государств-членов были добавлены к корпусу данных.[1] Последний выпуск (2012 г.)[2] включает до 60 миллионов слов на каждый язык, при этом недавно добавленные языки представлены немного недостаточно, поскольку данные по ним доступны только с 2007 года. Эта последняя версия включает 21 европейский язык: романский (французский, итальянский, испанский, португальский, румынский), германский (английский, голландский, немецкий, датский, шведский), славянский (болгарский, чешский, польский, словацкий, словенский), финно-угорский. (Финский, венгерский, эстонский), балтийский (латышский, литовский) и греческий.[1]

Данные, составляющие корпус было извлечено с веб-сайта Европейского парламента и затем подготовлено для лингвистический исследование.[1] После разделения предложения и токенизация предложения были выровнены на разных языках с помощью алгоритма, разработанного Буря и церковь (1993).[1]

Корпус был составлен и расширен группой исследователей под руководством Филипп Коэн в Эдинбургском университете. Изначально он разрабатывался для исследовательских целей в статистический машинный перевод (SMT). Однако с момента его первого выпуска он использовался для множества других исследовательских целей, включая, например, значение смысла слова. EUROPARL также доступен для поиска через систему управления корпусом Sketch Engine.[3]

Europarl Corpus и статистический машинный перевод

В своей статье «Европарл: параллельный корпус для статистического машинного перевода»,[1] Коэн подводит итог, насколько корпус Europarl полезен для исследований в SMT. Он использует корпус для разработки систем SMT, переводящих каждый язык на каждый из десяти других языков корпус что составляет 110 систем. Это позволяет Koehn создавать системы SMT для необычных языковых пар, которые заранее не рассматривались разработчиками SMT, например для финско-итальянского.

Оценка качества

Корпус Europarl может использоваться не только для разработки систем SMT, но и для их оценки. Путем измерения производительности систем по сравнению с исходными данными корпуса для язык перевода адекватность перевода можно оценить. Коэн использует BLEU метрика Папинени и др. (2002) для этого, который подсчитывает совпадения двух сравниваемых версий - вывода SMT и данных корпуса - и вычисляет балл на этой основе.[4] Чем больше похожи две версии, тем выше оценка и, следовательно, качество перевода.[1] Результаты показывают, что некоторые системы SMT работают лучше, чем другие, например, испано-французский (40,2) по сравнению с голландско-финским (10,3).[1] Коэн утверждает, что причина этого в том, что родственные языки легче переводить друг на друга, чем те, которые нет.[1]

Обратный перевод

Кроме того, Коэн использует системы SMT и данные корпуса Europarl, чтобы выяснить, обратный перевод является адекватным методом оценки систем машинного перевода. Для каждого языка, кроме английского, он сравнивает BLEU оценки за перевод этого языка с английского и на английский (например, английский> испанский, испанский> английский) с баллами, которые могут быть получены путем сопоставления исходных английских данных с результатами, полученными путем перевода с английского на каждый язык и обратного перевода на английский (например, английский > Испанский> английский).[1] Результаты показывают, что оценки за обратный перевод намного выше, чем за однонаправленный перевод, и, что более важно, они вообще не коррелируют с оценками за однонаправленный перевод. Например, однонаправленные оценки для английского <> греческого (27,2 и 23,2) ниже, чем для английского <> португальского (30,1 и 27,2). Тем не менее, оценка обратного перевода 56,5 для греческого языка выше, чем для португальского, который составляет 53,6.[1] Коэн объясняет это тем, что ошибки, допущенные в процессе перевода, можно просто исправить обратным переводом, что приведет к высокому совпадению ввода и вывода.[1] Однако это не позволяет делать выводы о качестве текста в актуальном язык перевода.[1] Таким образом, Коэн не считает обратный перевод адекватным методом оценки систем машинного перевода.

Примечания и ссылки

  1. ^ а б c d е ж г час я j k л м Коэн, Филипп (2005): "Europarl: параллельный корпус для статистического машинного перевода", в: MT SummitС. 79–86.
  2. ^ Параллельный корпус заседаний Европейского парламента, 1996-2011 гг.
  3. ^ Килгаррифф, А., Байса, В., Бушта, Й., Якубичек, М., Коварж, В., Мишельфейт, Й., ... и Сухомель, В. (2014). Sketch Engine: десять лет спустя. Лексикография, 1(1), 7-36.
  4. ^ Папинени, Кишор и др. (2002): «BLEU. Метод автоматической оценки машинного перевода», в: Материалы 40-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL), стр. 311–318.

внешние ссылки