Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 13 záznamů.  předchozí11 - 13  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Czech-English Translation
Petrželka, Jiří ; Schmidt, Marek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This Master's thesis describes the principles of statistical machine translation and demonstrates how to assemble the Moses statistical machine translation system. In the preparation step, a research on freely available bilingual Czech-English corpora is done. An empirical analysis of time requirements of multithreaded word alignment tools demonstrates that MGIZA++ can achieve a five-fold speed-up, while PGIZA++ can reach an eight-fold speed-up (compared to GIZA++).Three scenarios of morphological pre-processing of Czech training data are tested, using simple unfactored models. While pure lemmatization can aggravate the BLEU, more sophisticated approaches usually raise BLEU. The positive effect of morphological pre-processing diminishes as corpus size rises. The relation between other corpora characteristics (size, genre, extra data) and the resulting BLEU are empirically gauged. A final system is trained on the CzEng 0.9 corpus and evaluated on the testing set from WMT 2010 workshop.
Experimentální překladač z češtiny do slovenštiny
Kadlec, Peter ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo seznámit se s metodami používanými pro automatický strojový překlad, navrhnout a implementovat systém pro překlad českých textů do slovenštiny a na závěr vyhodnotit úspěšnost vytvořeného systému pomocí standardních metrik.
Hodnocení automatického překladu SMT systémů (Google translate, Bing) z francouzštiny do češtiny: kolokace z oblasti "bankovnictví"
SEKALOVÁ, Tereza
Cílem této bakalářské práce je testovat a vyhodnotit úspěšnost překladu vybraných terminologických kolokací z oblasti "bankovnictví" pomocí volně dostupných překladačů (Google Translate, Bing Translator). Práce se skládá z nezbytných teoretických poznatků z oblasti strojového překladu a z hodnocení překladů. Teoretické poznatky zahrnují historický vývoj strojového překladu, typy překladů (pravidlový strojový překlad, statistický strojový překlad, hybridní strojový překlad a počítačem podporovaný překlad) a přibližují základní informace o Googlu Translate a Microsoft Bing Translatoru. Hodnocení překladů bylo vykonáno pomocí analýzy strojově přeložených kolokací a jejich následným porovnáním s dostupnými terminologickými databázemi (zejm. IATE) a s vybranými odbornými slovníky.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 13 záznamů.   předchozí11 - 13  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.