Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Myanmar-English Bidirectional Machine Translation System.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Yin Yin Win
ISBN: 9783659818295
Год издания: 2017
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 176
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 39429 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 173578
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Myanmar is the morphologically rich and highly agglutinative language. The morphological synthesizer and analyzer are required for machine translation of English to Myanmar language. This paper the development of English to Myanmar machine translation system is implemented applying Rule based machine translation approach. Stanford parser is used for preprocessing step. From this step, the parser generates parse tree structure of input sentence. This parser generates corresponding CFG rules which are collected and created as synchronous context free grammar SCFG rules. CFG rules are required for reordering the structure of English languages. After that tree to tree transformation is carried on the English tree structure which corresponds with used Stanford parser. When English parse tree is transformed as Myanmar parse tree, it is changed according to the SCFG rules. Then system carries out the morphological synthesis. Particles or classifiers for Myanmar language can be solved in this system by proposed classifier identification algorithm. After finishing morphological synthesis, this system generates meaningful and appropriate smoothing sentences.
Ключевые слова: NLP, RBMT