1 / 18

NLP in pratica

NLP in pratica. Cristina Bosco Informatica applicata alla comunicazione multimediale 2013-2014. SYSTRAN. La compagnia SYSTRAN, fondata nel 1968, è una delle più antiche attive nel settore della MT.

ocean-lambert
Télécharger la présentation

NLP in pratica

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. NLPin pratica Cristina Bosco Informatica applicata alla comunicazione multimediale 2013-2014

  2. SYSTRAN La compagnia SYSTRAN, fondata nel 1968, è unadellepiùanticheattivenelsettoredella MT. Il creatoredi SYSTRAN è Peter Toma, attivo fin daiprimianni ’50 etraipartecipantidell’esperimentodi Georgetown.

  3. SYSTRAN Tomalascianel 1962 l’università per trasferirsi in Germania dove lavoraaiprimiprototipidi MT russo-ingleseerusso-tedesco. Tornatonegli USA, continua lo sviluppodi SYSTRAN chediventailsistemausatodall’esercitoedalla NASA. Neglianniseguentivienesviluppata la MT per inglese-francesechevienevendutaallaComunitàEuropea.

  4. SYSTRAN SYSTRAN segue un approccioditraduzionedirettabasatosuregolefino al 2007, quandopassa ad un approccioibrido in cui regoleeapprendimentostatisticosiintegrano.

  5. SYSTRAN SYSTRAN è alla base di alcuni noti sistemi di traduzione online, come SystraNET www.systranet.com/ ‎ ma anche Yahoo, Babelfish e Google (fino al 2007).

  6. BING Bingè il sistema di MT dell’ambiente Microsoft http://www.bing.com/translator/help/#Home http://www.bing.com/translator/

  7. BING Sistemi di traduzione su telefoni basati su Bing http://www.bing.com/translator/phone/

  8. Google translate http://en.wikipedia.org/wiki/Google_Translate

  9. Confronto di sistemi di MT http://en.wikipedia.org/wiki/Comparison_of_machine_translation_applications

  10. Statistical MT http://www.statmt.org/

  11. Corporafor MT http://ipsc.jrc.ec.europa.eu/index.php?id=198 http://catalog.elra.info/ https://www.ldc.upenn.edu/

  12. Dizionari Google dictionary http://google-dictionary.so8848.com/ Anche basati su ontologie, WordNetdictionary http://wordnet-online.freedicts.com/

  13. Ontologie WordNet: http://en.wikipedia.org/wiki/WordNet MultiWordNet: http://multiwordnet.fbk.eu/english/home.php http://multiwordnet.fbk.eu/online/multiwordnet.php http://wndomains.fbk.eu/wnaffect.html

  14. Licenze per dati linguistici http://creativecommons.org/ Enti che rilasciano risorse: EuropeanLanguageResourceAssociationhttp://catalog.elra.info/ Linguistic Data Consortium (negli USA) https://www.ldc.upenn.edu/

  15. Licenze per dati linguistici Per moltidati la licenzaè un problema … ad es. idatidei social media. Non sipossonopubblicarei Tweet di Twitter, ma solo un riferimento al loroidentidicativo.

  16. Es. Twitter

  17. Es. Twitter

  18. Valutazione e Italiano Campagna di valutazione per il NLP della lingua italiana http://www.evalita.it/

More Related