Fugu-MT 論文翻訳(概要): Design and Implementation of English To Yoruba Verb Phrase Machine Translation System

論文の概要: Design and Implementation of English To Yoruba Verb Phrase Machine Translation System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04125v1
Date: Fri, 9 Apr 2021 00:50:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-12 14:08:22.319606
Title: Design and Implementation of English To Yoruba Verb Phrase Machine Translation System
Title（参考訳）: 英語 to yoruba 動詞句機械翻訳システムの設計と実装
Authors: Safiriyu Eludiora, Benjamin Ajibade
Abstract要約: 英語の動詞句を同義語に翻訳できる英語とヨルバの機械翻訳システムを開発することを目的としている。辞書翻訳は、辞書内の一致する単語の値を割り当てることで行われる。このシステムは、Google翻訳のサンプルよりも性能が良く、応答の70%以上がシステムの出力と一致している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We aim to develop an English to Yoruba machine translation system which can translate English verb phrase text to its Yoruba equivalent.Words from both languages Source Language and Target Language were collected for the verb phrase group in the home domain.The lexical translation is done by assigning values of the matching word in the dictionary.The syntax of the two languages was realized using Context-Free Grammar,we validated the rewrite rules with finite state automata.The human evaluation method was used and expert fluency scored.The evaluation shows the system performed better than that of sampled Google translation with over 70 percent of the response matching that of the system's output.
Abstract（参考訳）: We aim to develop an English to Yoruba machine translation system which can translate English verb phrase text to its Yoruba equivalent.Words from both languages Source Language and Target Language were collected for the verb phrase group in the home domain.The lexical translation is done by assigning values of the matching word in the dictionary.The syntax of the two languages was realized using Context-Free Grammar,we validated the rewrite rules with finite state automata.The human evaluation method was used and expert fluency scored.The evaluation shows the system performed better than that of sampled Google translation with over 70 percent of the response matching that of the system's output.

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