[ca] Aquesta tesi està dedicada a l'estudi de la utilització de informació morfosintàctica en el marc dels sistemes de traducció estocàstica, amb l'objectiu de millorar-ne la qualitat a través de la incorporació de informació lingüística més enllà del nivell simbòlic superficial de les paraules. El sistema de traducció estocàstica utilitzat en aquest treball segueix un enfocament basat en tuples, unitats bilingües que permeten estimar un model de traducció de probabilitat conjunta per mitjà de la combinació, dins un entorn log-linial, de cadenes d'n-grames i funcions característiques addicionals. Es presenta un estudi detallat d'aquesta aproximació, que inclou la seva transformació des d'una implementació d'X-grames en autòmats d'estats finits, més orientada a la traducció de veu, cap a l'actual solució d'n-grames orientada a la traducció de text de gran vocabulari. La tesi estudia també les fases d'entrenament i decodificació, així com el rendiment per a diferents tasques (variant el tamany dels corpora o el parell d'idiomes) i els principals problemes reflectits en les anàlisis d'error. La tesis també investiga la incorporació de informació lingüística específicament en aliniament per paraules. Es proposa l'extensió mitjançant classificació de formes verbals d'un algorisme d'aliniament paraula a paraula basat en co-ocurrències, amb resultats positius. Així mateix, s'avalua de forma empírica l'impacte en qualitat d'aliniament i de traducció que s'obté mitjançant l'etiquetatge morfològic, la lematització, la classificació de formes verbals i el truncament o stemming del text paral·lel. Pel que fa al model de traducció, es proposa un model de tractament de les formes verbals per mitjà d'un model de instanciació addicional, i es realitzen experiments en la direcció d'anglès a castellà. La tesi també introdueix un model de llenguatge d'etiquetes morfològiques del destí per tal d'abordar problemes de concordança. Finalment, s'estudia l'impacte de la derivació morfològica en la formulació de la traducció estocàstica mitjançant n-grames, avaluant empíricament el possible guany derivat d'estratègies de reducció morfològica.

[en] This Ph.D. thesis dissertation addresses the use of morphosyntactic information in order to improve the performance of Statistical Machine Translation (SMT) systems, providing them with additional linguistic information beyond the surface level of words from parallel corpora. The statistical machine translation system in this work here follows a tuple-based approach, modelling joint-probability translation models via log-linear combination of bilingual n-grams with additional feature functions. A detailed study of the approach is conducted. This includes its initial development from a speech-oriented Finite-State Transducer architecture implementing X-grams towards a large-vocabulary text-oriented n-grams implementation, training and decoding particularities, portability across language pairs and tasks, and main difficulties as revealed in error analyses. The use of linguistic knowledge to improve word alignment quality is also studied. A cooccurrence-based one-to-one word alignment algorithm is extended with verb form classification with successful results. Additionally, we evaluate the impact in word alignment and translation quality of Part-Of-Speech, base form, verb form classification and stemming on state-of-art word alignment tools. Furthermore, the thesis proposes a translation model tackling verb form generation through an additional verb instance model, reporting experiments in English-to-Spanish tasks. Disagreement is addressed via incorporating a target Part-Of-Speech language model. Finally, we study the impact of morphology derivation on Ngram-based SMT formulation, empirically evaluating the quality gain that is to be gained via morphology reduction.