Using Comparable Corpora for Under-Resourced Areas of Machine Translation

Lingua: inglese

Editore: Springer International Publishing, Springer International Publishing Feb 2019, 2019

3319990039 / 9783319990033

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

Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000

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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.

Codice articolo 9783319990033

Titolo
Using Comparable Corpora for Under-Resourced Areas of Machine Translation
Autore
Inguna Skadi¿a
Editore
Springer International Publishing, Springer International Publishing Feb 2019
Anno di pubblicazione
2019
Condizione
Neu
Rilegatura
Buch
Lingua
inglese
ISBN 10
3319990039
ISBN 13
9783319990033
Peso dell'articolo
664 grammi
Dimensioni
241x160x24 mm
Serie
Libro 16 di 16: Theory and Applications of Natural Language Processing

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