SDMT og SDMT-SMV: Statistical Dependency-based Machine Translation

Projektet Statistical Dependency-Based Machine Translation (SDMT) er et samarbejdsprojekt mellem Institut for Datalingvistik, CBS - Copenhagen Business School, og Center for Sprogteknologi (CST), Københavns Universitet.

Det er formålet med SDMT at udvikle basisværktøjer og metoder til statistisk maskinoversættelse, baseret på en parallel træbank med dependensstrukturer.

Projektet løbetid var 3 år, fra januar 2004 til december 2006; projektet støttes af Det Strategiske Forskningsråd, Programkomiteen for Nanovidenskab og -teknologi , Bioteknologi og IT (NABIIT), med 1,8 mio. DKK.

I december 2005 bevilgede Det Strategiske Forskningsråd 495.000 DKK til at projektet kan deltage i et pilotprogram der skal styrke samarbejdet mellem forskningsinstitutionerne og små og mellemstore virksomheder. Pilotprojektet, SDMT-SMV, udforsker anvendelsen af statistiske maskinoversættelsesmetoder i virksomheder. Projektet løber frem til januar 2007.

Nærmere oplysning om projektet, se projekthjemmesiden: http://www.id.cbs.dk/sdmt/

Kontaktperson på CST, Københavns Universitet: Bente Maegaard, bente@cst.dk

Involverede forskere på CST: Bente Maegaard, Lene Offersgaard, Sussi Olsen, Claus Povlsen, Jürgen Wedekind.


Blå linie
Njalsgade 140-142, bygn. 25, DK-2300 KBH S
Tlf: +45 35329090 - Fax: +45 35329089
Valid XHTML 1.0 Strict