A machine translation system
combiningrule-based machine translation
andstatistical post-editing
Terumasa EHARA
Yamanashi Eiwa College

2014. 10. 4

Introduction• Hybrid system combining rule-based
MT (RBTM) and statistical post editing(SPE) may make MT more accurate.
• Several improvements areimplemented.

Basic system architecture
Evaluation and translation
selection
Machine translated
target sentence

Source sentencetranslation
training

Post edited
target sentence

Statistical post editing(SPE)

Rule-based MT from S to T(RBMT)

Grammar
Dictionaries

Outputted
target sentenceTranslation model(TM)Language model(LM)TM training

LM training

Data selection
Data selection

Rule-based MT from S to T
Source part

Sentence aligned
training data

Target partTarget corpus

ToolsRBMT part: commercial based systems
SPE part: phrase-based Moses(Rev. 4343, distortion limit = 1)
LM training tool: SRILM (ver.1.5.5)
TM training tool: GIZA++ (v1.0.3)

Translation model adaptation (1)(ja-en task) 1) Select sentences including
Test data(1,812 ja sentence)

Training corpus(3,008,500 ja-en
sentence pairs)Data selection
andRule-based MTa low frequency word in
the test data.
2) Select sentences including
a high frequency word in
the test data which is notincluded in the sentences
selected by the step 1.

Adapted training corpus 1(127,925 en’-ensentence pairs)
TM 1

Translation model adaptation (2)(ja-en task)
Test data(1,812 ja sentence)

Adapted training corpus 1(127,925 en’-ensentence pairs)

Rule-based MT

RBMT output(1,812 en’ sentence)

Adapted training corpus 2(129,737 en’-ensentence pairs)

TM 2

Translation selection(ja-en task)
Sourcesentence
RBMT

RBMT+SPE (TM1)

RBMT+SPE (TM2)

Translated
sentence 1

Translated
sentence 2

Translated
sentence 3

Backward MT

Backward MT

Backward MT

Inv. translated
sentence 1

Inv. translated
sentence 2

Inv. translated
sentence 3

126

850

Evaluation andselection

836

OutputLanguage model adaptation(zh-ja task)
Test data(2,107 zh sentences)

Ja-en training corpus(3,008,500 jasentences)

Rule-based MT

RBMT output(2,107 ja’ sentences)

Data selection

Zh-ja training corpus(672,315 jasentences)

Adapted training corpus(413,558 jasentences)

LMPerp. for dev set 66.72 -> 59.69

Evaluation results
Task
ja-en
zh-ja

BLEU
19.86 (9/27)
33.53 (12/19)

RIBES
0.7067 (5/27)
0.8114 (6/19)

HUMAN
22.50 (7/16)
15.00 (5/11)

Numbers in parentheses :( EIWA’s rank / number of all evaluated systems
up to September 14th )Example of EIWA’s win case
この発見は角野の推測に新たな根拠をEIWA与えていると考えられる。
この発見により与えられると考えられるbase line
対角野の推測のために新しい。
このことは角野の推測に新たな根拠をreference与えるものと考えられる。
可以认为这个发现对角野的推测给予
source新的根据。

Example of EIWA’s loss case (1)灯油漏洩を防止処置を扱った研究は非EIWA常に多く，化学処理方法の検討中の段階であった。
石油流出の防止処理対策についてのbase line 研究は非常に多く，化学の防犯処理方法は研究段階にある。
流出油の防除手法についてはかなり研
reference 究が進んでいるが，ケミカルの防除手法はまだ調査研究の途中段階である。
关于石油泄漏的防范处理措施的研究
source
非常多，通过化学的防范处理方法正处在研究阶段。

Example of EIWA’s loss case (2)着目し，地盤材料として利用する人工石炭灰粒子として，すべての粒子の特性EIWAに基づいて，粒子の形状，物理的特性と単粒子の粉砕特性について検討を行った。
個々の粒子の特性に基づいて，地盤材料としての利用の人工石炭灰粒子に着base line 目し，粒子の形状，物理特性および単個の粒子の破砕特性について検討した。
造粒石炭灰を地盤材料として利用することに着目し，粒子個々の特性に基づいreferenceて，粒子の形状や物理的特性および単粒子破砕特性について検討した。
着眼于作为地基材料予以利用的人造煤灰颗粒，基于每个粒子的特性，对粒
source子的形状、物理特性以及单颗粒子的破碎特性进行了讨论。

0.60.6

0.4

0.4

0.20.2

DIFF_IMPACT

DIFF_RIBES

Correlation between HUM andDIFF_RIBES and DIFF_IMPACT

00-0.2-0.2-0.4-0.4-0.6-0.6-1.5-1-0.5

00.5

11.5-1.5-1-0.5

0HUMHUMρ = 0.3618

ρ = 0.3686

0.5

1

HUM: average value of scores of three human annotators
DIFF_RIBES: difference of RIBES scores of EIWA’s output and baseline output
DIFF_IMPACT: difference of IMPACT scores of EIWA’s output and baseline output

1.5

HUM < 0 and DIFF_RIBES > 0case
水稲のカドミウムの高吸収特性を示す
EIWA品種「暗号陽２３号」を用いた。
カドミウム高吸収特性の品種「密阳２３base line号」を示すイネを採用した．
イネはカドミウム高吸収特性を示す品種reference「密陽２３号」を用いた。
稻子采用了显示镉高吸收特性的品种
source“密阳２３号”。
(a) HUM=-1, DIFF_RIBES=0.222

HUM > 0 and DIFF_RIBES < 0case
表３に人工株式市場の各エージェントのEIWA予測の木で用いる記号を構成することを示した。
人工株式市場を構成する各エージェント
base line の予測の木に用いる記号を表３に示す．
人工株式市場を構成する各エージェント
reference の予測の木に用いる記号を表３に示す．
表３显示构成人工股份市场的各代理
source
商的预测树中使用的记号。
(c) HUM=0.3333, DIFF_RIBES=-0.4873

Conclusion and future works• System architecture, experimental setting andevaluation results of EIWA are described.
• We are in the middle position in human andautomatic evaluation.
• To improve parsing accuracy in the RBMTpart.
• To combine rule-based technique andstatistical technique more tightly beyond
RBMT plus SPE method.