Neuware -The 1990s saw a paradigm change in the use of corpus-driven methods in NLP. In the field of multilingual NLP (such as machine translation and terminology mining) this implied the use of parallel corpora. However, parallel resources are relatively scarce: many more texts are produced daily by native speakers of any given language than translated. This situation resulted in a natural drive towards the use of comparable corpora, i.e. non-parallel texts in the same domain or genre. Nevertheless, this research direction has not produced a single authoritative source suitable for researchers and students coming to the field.The proposed volume provides a reference source, identifying the state of the art in the field as well as future trends. The book is intended for specialists and students in natural language processing, machine translation and computer-assisted translation.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 348 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9783642201271

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Bibliografische Details

Titel: Building and Using Comparable Corpora
Verlag: Springer Berlin Heidelberg, Springer Berlin Heidelberg Jan 2014
Ver�ffentlichungsdatum: 2014
Sprache: Englisch
ISBN-10: 364220127X
ISBN-13: 9783642201271
Bindung: Buch
Zustand: Neu

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Inhaltsangabe

The 1990s saw a paradigm change in the use of corpus-driven methods in NLP. In the field of multilingual NLP (such as machine translation and terminology mining) this implied the use of parallel corpora. However, parallel resources are relatively scarce: many more texts are produced daily by native speakers of any given language than translated. This situation resulted in a natural drive towards the use of comparable corpora, i.e. non-parallel texts in the same domain or genre. Nevertheless, this research direction has not produced a single authoritative source suitable for researchers and students coming to the field.

The proposed volume provides a reference source, identifying the state of the art in the field as well as future trends. The book is intended for specialists and students in natural language processing, machine translation and computer-assisted translation.

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