This paper presents and evaluates a

This paper presents and evaluates an original approach to automatically align bitexts at the word level. It relies on a syntactic dependency
analysis of the source and target texts and uses a machine-learning technique, namely inductive logic programming, to automatically infer
rules called syntactic alignment rules. These rules make the most of the syntactic information to align words. This machine learning
approach is entirely automatic, requires a very small amount of training data, and its performance rivals some of the best existing
alignment systems. Moreover, syntactic isomorphisms between the source language and the target language are easily identified through
the inferred rules.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้แสดง และประเมินวิธีการเดิมที่ตำแหน่ง bitexts ในระดับคำโดยอัตโนมัติ มันใช้อ้างอิงทางไวยากรณ์การวิเคราะห์ข้อความต้นทางและปลายทาง และใช้เทคนิคการเรียนรู้เครื่อง ได้แก่เหนี่ยวตรรกะการเขียนโปรแกรม โดยอัตโนมัติรู้กฎเรียกว่ากฎทางไวยากรณ์ตำแหน่ง กฎเหล่านี้ให้มากสุดของข้อมูลการจัดตำแหน่งคำทางไวยากรณ์ เรียนรู้ของเครื่องนี้วิธีการทั้งหมดคือโดยอัตโนมัติ ต้องการน้อยมากของข้อมูลการฝึกอบรม และประสิทธิภาพ rivals บางที่มีอยู่สุดระบบตำแหน่ง นอกจากนี้ isomorphisms ทางไวยากรณ์ระหว่างภาษาต้นฉบับและภาษาเป้าหมายที่ได้ระบุผ่านกฎ inferred

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอและประเมินวิธีการเดิมโดยอัตโนมัติจัด bitexts ในระดับคำ มันต้องอาศัยการพึ่งพาประโยค
วิเคราะห์แหล่งที่มาและตำราเป้าหมายและใช้เทคนิคเครื่องการเรียนรู้คือการเขียนโปรแกรมตรรกะอุปนัยโดยอัตโนมัติสรุป
กฎที่เรียกว่ากฎการจัดเรียงประโยค กฎเหล่านี้ให้มากที่สุดของข้อมูลประโยคเพื่อให้สอดคล้องคำ การเรียนรู้เครื่องนี้
วิธีการที่เป็นไปโดยอัตโนมัติทั้งหมดต้องมีปริมาณที่น้อยมากของข้อมูลการฝึกอบรมและการปฏิบัติงานของคู่แข่งบางส่วนของที่ดีที่สุดที่มีอยู่ใน
ระบบการจัดตำแหน่ง นอกจากนี้การถอดประโยคระหว่างภาษาแหล่งที่มาและภาษาเป้าหมายจะมีการระบุอย่างง่ายดายผ่าน
กฎสรุป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้นำเสนอและประเมินวิธีการเดิมโดยอัตโนมัติจัด bitexts ในระดับคำ มันอาศัยการวิเคราะห์การพึ่งพา
ประโยคของแหล่งที่มาและเป้าหมายข้อความและการใช้เทคนิคการเรียนรู้เครื่อง คือการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย , โดยอัตโนมัติกฎที่เรียกว่ากฎการอนุมาน
ประโยค . กฎเหล่านี้ให้มากที่สุดของข้อมูลเกี่ยวกับการจัดคำเครื่องนี้การเรียนรู้
วิธีการเป็นอัตโนมัติทั้งหมด ต้องใช้ปริมาณที่น้อยมากของข้อมูลการฝึกอบรมและประสิทธิภาพของคู่แข่งบางส่วนของที่ดีที่สุดที่มีอยู่
จัดระบบ นอกจากนี้ isomorphisms ประโยคระหว่างภาษาต้นฉบับและภาษาเป้าหมายได้อย่างง่ายดายระบุผ่าน
สรุปกฎ