Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-25130
Titel: Knowledge-based disambiguation for machine translation
Verfasser: Quantz, J. Joachim
Schmitz, Birte
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1994
Quelle: Saarbrücken, 1994
SWD-Schlagwörter: Künstliche Intelligenz
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumentart : Report (Bericht)
Kurzfassung: The resolution of ambiguities is one of the central problems for Machine Translation. In this paper we propose a knowledge-based approach to disambiguation which uses Description Logics (DL) as representation formalism. We present the process of anaphora resolution implemented in the Machine Translation system FAST and show how the DL system BACK is used to support disambiguation. The disambiguation strategy uses factors representing syntactic, semantic, and conceptual constraints with different weights to choose the most adequate antecedent candidate. We show how these factors can be declaratively represented as defaults in BACK. Disambiguation is then achieved by determining the interpretation that yields a qualitatively minimal number of exceptions to the defaults, and can thus be formalized as exception minimization.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-40828
hdl:20.500.11880/25186
http://dx.doi.org/10.22028/D291-25130
Schriftenreihe: Vm-Report / Verbmobil, Verbundvorhaben, [Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz]
Band: 44
SciDok-Publikation: 3-Aug-2011
Fakultät: Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Fakultät / Institution:SE - Sonstige Einrichtungen

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