Using Comparable Corpora for Under-Resourced Areas of Machine Translation

Idioma: inglés

Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing Feb 2019, 2019

3319990039 / 9783319990033

Serie: Libro 16 de 16 - Theory and Applications of Natural Language Processing

Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book provides an overview of how comparable corpora can be used to overcome the lack of parallel resources when building machine translation systems for under-resourced languages and domains. It presents a wealth of methods and open tools for building comparable corpora from the Web, evaluating comparability and extracting parallel data that can be used for the machine translation task. It is divided into several sections, each covering a specific task such as building, processing, and using comparable corpora, focusing particularly on under-resourced language pairs and domains.The book is intended for anyone interested in data-driven machine translation for under-resourced languages and domains, especially for developers of machine translation systems, computational linguists and language workers. It offers a valuable resource for specialists and students in natural language processing, machine translation, corpus linguistics and computer-assisted translation, and promotes the broader use of comparable corpora in natural language processing and computational linguistics.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 332 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783319990033

Título
Using Comparable Corpora for Under-Resourced Areas of Machine Translation
Autor
Inguna Skadi¿a
Editorial
Springer International Publishing, Springer International Publishing Feb 2019
Año de publicación
2019
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 10
3319990039
ISBN 13
9783319990033
Peso del artículo
664 gramos
Dimensiones
241x160x24 mm
Serie
Libro 16 de 16: Theory and Applications of Natural Language Processing

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