Solution for word reordering English-Turkish SMT

Abstract

İstatistiksel Makine Çevirisi, insanlar tarafından yapılmış bir çok çeviri örneklerini inceleyerek otomatik olarak bir dilden başka bir dile çeviri yapma işlemidir. Birbirinden oldukça farklı kelime dizilişlerine sahip diller arasında yapılmış istatistiksel çevirilerde kelimelerin karşılıklı olarak hizalanabilmesine yardımcı olmak için, kelime sırasının yeniden düzenlenmesine ihtiyaç duyulur. Bu tezde, Türk diline ait karakteristik özellikler ve İstatistiksel Makina Çevirisi için olan zorluklar ortaya konulmuştur. Daha sonra da, kök analizi ve dilsel bilgiye dayanan cümle yapısına ait kurallar yardımıyla, Türkçe'ye çevirilmiş cümlelerin kelime sıralarını yeniden düzenleme önerilmektedir.

Statistical Machine Translation (SMT) is the process of automatically translating sentencesby examining many samples of human-produced translation. To help with word alignment of statistically translated sentences between languages having significantly different word orders, word reordering is required. In this thesis, the characteristics of the Turkish language and its challenges for SMT are outlined. Then, by the use of morphological analysis and syntactic rules based on linguistic knowledge, we propose reordering the sentences that are already translated into Turkish.