Machine Translation: approaches and limitations
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Domínios de Lingu@gem |
Texto Completo: | https://seer.ufu.br/index.php/dominiosdelinguagem/article/view/37389 |
Resumo: | Machine Translation is one of the main fields and applications of Computational Linguistics (CL). In a machine translation system, the information in a source language, provided as input to the system, is transformed into an equivalent version in the target language. Despite more than 70 years of researches regarding machine translation field, the main approaches proposed have limitations. In this paper, we discuss three of these approaches: rule-based machine translation, statistical machine translation, and neural machine translation. In this article, we present a brief description of each approach, accompanied by examples that help to understand the limitations mentioned. |
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Machine Translation: approaches and limitationsTradução Automática: estratégias e limitaçõesTradução automáticaProcessamento Automático de Línguas NaturaisTradução automática baseada em regrasTradução automática estatísticaTradução automática neuralMachine TranslationComputational LinguisticsRule-based machine translationStatistical machine translationNeural machine translationMachine Translation is one of the main fields and applications of Computational Linguistics (CL). In a machine translation system, the information in a source language, provided as input to the system, is transformed into an equivalent version in the target language. Despite more than 70 years of researches regarding machine translation field, the main approaches proposed have limitations. In this paper, we discuss three of these approaches: rule-based machine translation, statistical machine translation, and neural machine translation. In this article, we present a brief description of each approach, accompanied by examples that help to understand the limitations mentioned.A Tradução Automática é uma das principais subáreas e aplicações do Processamento Automático de Línguas Naturais (PLN). Em um sistema de tradução automática, a informação em uma língua fonte, fornecida como entrada para o sistema, é transformada em uma versão equivalente na língua alvo. Apesar de mais de 70 anos de pesquisas em tradução automática, as principais estratégias propostas apresentam limitações. Neste artigo, são discutidas três dessas estratégias: a tradução automática baseada em regras, a tradução automática estatística e a tradução automática neural. Neste artigo, apresentamos uma breve descrição de cada estratégia, acompanhada de exemplos que ajudam a compreender as limitações citadas.PP/UFU2017-12-21info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.ufu.br/index.php/dominiosdelinguagem/article/view/3738910.14393/DL32-v11n5a2017-21Domínios de Lingu@gem; Vol. 11 No. 5 (2017): Estudos da Tradução: Tradição e Inovação; 1782-1796Domínios de Lingu@gem; Vol. 11 Núm. 5 (2017): Estudos da Tradução: Tradição e Inovação; 1782-1796Domínios de Lingu@gem; v. 11 n. 5 (2017): Estudos da Tradução: Tradição e Inovação; 1782-17961980-5799reponame:Domínios de Lingu@geminstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUporhttps://seer.ufu.br/index.php/dominiosdelinguagem/article/view/37389/21500Copyright (c) 2017 Helena de Medeiros Caseliinfo:eu-repo/semantics/openAccessCaseli, Helena de Medeiros2019-06-03T16:24:42Zoai:ojs.www.seer.ufu.br:article/37389Revistahttps://seer.ufu.br/index.php/dominiosdelinguagemPUBhttps://seer.ufu.br/index.php/dominiosdelinguagem/oairevistadominios@ileel.ufu.br||1980-57991980-5799opendoar:2019-06-03T16:24:42Domínios de Lingu@gem - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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Machine Translation is one of the main fields and applications of Computational Linguistics (CL). In a machine translation system, the information in a source language, provided as input to the system, is transformed into an equivalent version in the target language. Despite more than 70 years of researches regarding machine translation field, the main approaches proposed have limitations. In this paper, we discuss three of these approaches: rule-based machine translation, statistical machine translation, and neural machine translation. In this article, we present a brief description of each approach, accompanied by examples that help to understand the limitations mentioned. |
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