- Timo Abele, A. Waibel. 2014. Source Sentence Reordering for English to Japanese Machine Translation. Abstract: Maschinelle Übersetzung, d.h das Übersetzen von Text von einer Sprache in eine andere, ist in den letzten Jahren zu einer wichtigen Bereicherung unseres Alltags geworden. Trotz gewisser Unzulänglichkeiten oder manchmal unnatürlicher Übersetzungen, erfreut sich maschinelle Übersetzung Beliebtheit, wenn menschliche Übersetzer zu teuer sind. Während das Übersetzen von Wörtern einfach mit einem Lexikon bewerkstelligt werden kann, bleibt reordering (der Platzwechsel der einzelnen Wörter) eine große Herausforderung in der maschinellen Übersetzung. Besonders phrasenbasierte Ansätze haben hier Probleme, da sie nicht von sich aus mit syntaktischer Information arbeiten. Ein neuerlicher Ansatz, dieses Problem in der maschinellen Übersetzung anzugehen, ist es, solche reordering-Regeln automatisch zu erlernen und vor der eigentlichen Übersetzung auf die Quellsätze anzuwenden. Dieser Ansatz ist kürzlich durch ein verfeinertes Reorderingmodell erweitert worden, das die Informationen aus Syntaxbäumen nutzt, um mögliche Umordnungen zu bestimmen. Dieses Modell ist erfolgreich auf zwei europäischen Sprachpaaren getestet worden. In dieser Thesis wenden wir diesen Ansatz auf ein sehr gegensätzliches Sprachpaar an: Englisch und Japanisch. Japanisch ist eine Subjekt-Objekt-Verb (SOV) Sprache, d.h. das Subjekt steht an vorderster Stelle, gefolgt vom Objekt und am Ende steht das Verb. OSV Sätze sind auch möglich, es ist aber zwingend, dass das Verb an letzter Stelle steht. Dies ist ein Leichtes für ein regelbasiertes System, aber in der statistischen maschinellen Übersetzung müssen wir ein Modell entwickeln. Wir vergleichen wortklassenbasierte Regeln mit Regeln die auf Syntaxbäumen aufbauen. Außerdem experimentieren wir zum einen mit Variationen, z.B. rekursive Regelanwendung, lattice phrase extraction, bei der wir unsere phrase table aus der umgeordneten Quellseite des Trainingscorpus aufbauen, zum anderen mit verschiedenen Ansätzen zum Parsen. Wir testen unsere Systeme auf einem Satz von Wikipedia-Artikeln zum Thema Kyoto. Zur Evaluation unserer Experimente nutzen wir BLEU und RIBES für eine umfassende Einschätzung unserer Konfigurationen, so wie Kendall’s τ und chunk fragmentation, eine Metrik, die die Anzahl der Satzfragmente misst, die nicht korrekt angeordnet sind, um eine Einschätzung der reordering-Qualität alleine zu erhalten. Weiterhin führen wir eine manuelle Analyse auf 100 Sätzen durch, um zu sehen, ob unsere Systeme in der Lage sind, das Verb ans Ende des Satzes zu schieben. Wir melden eine maximale Verbesserung von 1.95 BLEU-Punkten über ein System ohne Regeln. Wir zeigen außerdem, dass der Einsatz von discontinuous reordering rules
