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Analysing terminology translation errors in statistical and neural machine translation

机译：分析统计和神经机翻译中的术语翻译误差

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Terminology translation plays a critical role in domain-specific machine translation (MT). Phrase-based statistical MT (PB-SMT) has been the dominant approach to MT for the past 30 years, both in academia and industry. Neural MT (NMT), an end-to-end learning approach to MT, is steadily taking the place of PB-SMT. In this paper, we conduct comparative qualitative evaluation and comprehensive error analysis on terminology translation in PB-SMT and NMT in two translation directions: English-to-Hindi and Hindi-to-English. To the best of our knowledge, there is no gold standard available for evaluating terminology translation quality in MT. For this reason we select an evaluation test set from a legal domain corpus and create a gold standard for evaluating terminology translation in MT. We also propose an error typology taking the terminology translation errors in MT into consideration. We translate sentences of the test set with our MT systems and terminology translations are manually classified as per the error typology. We evaluate the MT system's performance on terminology translation, and demonstrate our findings, unraveling strengths, weaknesses, and similarities of PB-SMT and NMT in the area of term translation.
机译：术语翻译在特定于域的机器翻译（MT）中起着关键作用。基于短语的统计MT（PB-SMT）是在学术界和工业中过去30年来MT的主导方法。神经MT（NMT）是MT的端到端学习方法，稳定地取代PB-SMT。在本文中，我们在两种翻译方向上对PB-SMT和NMT术语翻译进行了比较定性评估和综合误差分析：英语到印地语和印度语。据我们所知，没有可用于评估MT中的术语翻译质量的黄金标准。出于这个原因，我们选择了来自法律域语法的评估测试，并为MT中的术语翻译创建了金标准。我们还提出了一个错误的类型化，以考虑MT中的术语翻译错误。我们将测试集的句子与我们的MT系统，术语翻译按照错误类型进行手动分类。我们评估MT系统对术语翻译的性能，并在术语翻译领域展示了PB-SMT和NMT的发现，解断的优势，弱点和相似性。

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