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Mein Forschungsprojekt hat zum Ziel, bessere Lernverfahren für syntaktische Modelle zu entwickeln. Ein Hauptproblem dieser Modellklasse ist die Spärlichkeit von Daten im Vergleich mit nicht-syntaktischen Modellen, und dieses Problem soll mit verschiedenen Massnahmen gelindert werden.
Ich werde diskriminative Lernverfahren verwenden, welche direkt die Übersetzungsqualität optimieren, um neue Generalisierungen von syntaktischen Modellen zu lernen, zum Beispiel dass Teile von gelernten Übersetzungseinheiten optional sein können (syntaktische Adjunkte).
Auch die Einführung von unscharfen (fuzzy) Regeln kann die Spärlichkeit der Daten lindern. Sie erlauben es zum Beispiel, Lücken in syntaktischen Modellen mit Wissen aus anderen Modellen zu füllen.
Weitere Experimente werden sich mit dem synthetischen Lernen von Übersetzungseinheiten, und der Kombination von syntaktischen Modellen mit unterschiedlicher Granularität befassen.
Das Forschungsprojekt zielt unmittelbar auf die Verbesserung der maschinellen Übersetzung von Englisch nach Deutsch, insbesondere in Bezug auf die Worstellung und die morphosyntaktische Korrektheit der Übersetzung. Die entwickelten Methoden werden publiziert und können auch für andere Sprachpaare zum Einsatz kommen.