Integración de Paradigmas de Traducción Automática (IMTraP)

• Autores: Marta Ruiz Costa-Jussà
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 57, 2016, págs. 135-138
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Integration of Machine Translation Paradigms (IMTraP)
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    La Traducción Automática (TA) es un campo altamente interdisciplinar y multidisciplinar porque en él trabajan: ingenieros, informáticos, estadísticos y lingüistas. El objetivo de este proyecto es acercar los diferentes perfiles de la comunidad de la TA para plantear un paradigma integrado de TA que incluya tecnologías lingüísticas y estadísticas. Básicamente, nuestra investigación se centra en el problema de integrar dinámicamente dos de los paradigmas de traducción más populares: el basado en reglas y el estadístico. Una de las principales ideas es usar tecnologías lingüísticas desarrolladas para los sistemas basados en reglas o en el contexto del procesamiento del lenguaje natural. El nuevo paradigma proporcionará soluciones a los retos actuales de la TA como palabras desconocidas, reordenamiento y ambigüedades semánticas. El proyecto se focaliza en tres de las lenguas más hablados en el mundo: Chino, Castellano e Inglés; y todas las combinaciones de traducción entre ellas. Estos pares de lenguas no solo involucran intereses económicos y culturales, sino que además tienen importantes retos de TA como el morfológico, sintáctico y semántico.

  • English

    Machine Translation (MT) is a highly interdisciplinary and multidisciplinary field approached from the point of view of engineering, computer science, informatics, statistics and linguists. The goal of this research project is to approach the different profiles in the MT community by providing a new integrated MT paradigm which mainly includes linguistic technologies and statistical algorithms. Our research focuses on the problem of dynamically integrating the two most popular MT paradigms: the rule-based and the statistical-based. We will use linguistic technologies developed either for the rule-based MT systems or other natural language processing tasks into statistical MT systems. The new paradigm will provide solutions to current MT challenges such as unknown words, reordering and semantic ambiguities. The project focuses on the three most spoken languages in the world: Chinese, Spanish and English; and all translation combinations among them. These language pairs do not only involve many economic and cultural interests, but they also include some of the most relevant MT challenges such as morphological, syntactic and semantic variations.