G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/28 (2006.01)
Patent
CA 2068780
The present invention is a system for translating text from a first source language into second target language. The system assigns probabilities or scores to various target-language translations and then displays or makes otherwise available the highest, scoring translations. The source text is first transduced into one or more intermediate structural representations. From these intermediate source structures a set of intermediate target-structure hypotheses is generated. These hypotheses are scored by two different models: a language model which assigns a probability or score to an intermediate target structure, and a translation model which assigns a probability or score to the event that an intermediate target structure is translated into an intermediate source structure. Scores from the translation model and language model are combined into a combined score for each intermediate target-structure hypothesis. Finally, a set of target-text hypotheses is produced by transducing the highest scoring target-structure hypotheses into portions of text into the target language. The system can either run into batch mode, in which case it translates source-language text into a target language without human assistance, or it can function as an aid to a human translator. When functioning as an aid to a human translator, the human may simply select from the various translation hypotheses provided by the system, or he may optionally provide hints or constraints on how to perform one or more of the states of source transduction, hypothesis generation and target transduction.
La présente invention est un système de traduction de textes d'une langue source en une langue cible. Ce système affecte des probabilités ou des scores à diverses traductions en langue cible, puis affiche ou rend disponibles les traductions ayant obtenu les scores les plus élevés. Le texte source est d'abord transduit dans une ou plusieurs représentations structurelles intermédiaires. Un ensemble d'hypothèses de structure de cible intermédiaire est créé à partir de ces structures de source intermédiaires. Ces hypothèses sont évaluées par deux modèles différents : un modèle de langage qui affecte une probabilité ou un score à une structure de cible intermédiaire, et un modèle de traduction qui affecte une probabilité ou un score à l'événement constitué par la traduction d'une structure de cible intermédiaire en une structure de source intermédiaire. Les scores affectés par le modèle de langage et le modèle de traduction sont combinés pour former un score final en rapport avec chaque hypothèse de structure de cible intermédiaire. Finalement, un ensemble d'hypothèses de texte cible est créé en transduisant les hypothèses de structure de cibles qui ont les scores les plus élevés en portions de texte en langage cible. Le système de l'invention peut être utilisé en mode de traitement par lots, et dans ce cas il traduit en langage cible, sans assistance humaine, le texte qui est en langage source, ou il peut être utilisé comme système d'assistance par un traducteur humain. Dans ce second cas, le traducteur peut se limiter à faire un choix parmi les hypothèses de traduction fournies par le système, ou il peut facultativement fournir des suggestions au système ou lui imposer des contraintes sur la façon de réaliser un ou plusieurs des états de transduction de sources, de génération d'hypothèses et de transduction de cibles.
Brown Peter F.
Cocke John
Della Pietra Stephen A.
Della Pietra Vincent J.
Jelinek Frederick
International Business Machines Corporation
Saunders Raymond H.
LandOfFree
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