CompLang (DFM.AD004.247)

Thematic area

Physical sciences and technologies of matter

Project area

Structure responsible for the research project

Institutes for complex systems (ISC)

Project manager

Luciano Pietronero
Phone number: +0649913120
Email: luciano.pietronero@roma1.infn.it

Abstract

La crescente qualità della traduzione automatica crea la necessità di sviluppare modelli di valutazione automatica della traduzione, così da poter comparare oggettivamente i diversi sistemi e stimare la bontà di una traduzione con costi e tempi limitati, e soprattutto per cercare di ridurre al minimo la soggettività del giudizio umano.
Lo scopo del progetto sarà affrontare il problema della valutazione quantitativa della traduzione con metodi di fisica dei sistemi complessi, partendo da un database di testi tradotti in primis da un'intelligenza artificiale e poi corretti in successivi step da traduttori umani. Si farà uso di teoria dei network, largamente utilizzata nello studio dei sistemi complessi, al fine di modellizzare la rete di feedback provenienti dai vari traduttori. Inoltre, si utilizzeranno tecniche di Machine Learning e di statistica Bayesiana per inferire la traduzione avente la maggiore probabilità di risultare corretta, nonché un parametro di affidabilità del revisore.

Goals

Per raggiungere questo scopo si utilizzerà la complessa rete di valutazioni di tutti i revisori e algoritmi che possano prendere in considerazione la varianza dei valori delle correzioni, sia a livello di parole, che di frasi.
Verranno infine messi a punto metodi per valutare la consistenza e le capacità predittive dei modelli prodotti, controllandone le prestazioni su variabili quantitative.

Start date of activity

22/01/2020

Keywords

Automatic translation, Machine Learning, Language complexity

Last update: 20/01/2025