|
|
Statistický strojový překlad mezi češtinou a slovenštinou
Astaloš, Lukáš ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem téhle práce je navrhnout, implementovat a vyhodnotit úspěšnost vytvořeného systému pro překlad českých textů do slovenštiny. Popisuje teoretické základy statistického strojového překladu a pak samotnou fázi návrhu a vývoje systému. Zvolenou strategií bylo použít jeden rozsáhlý paralelní korpus v kombinaci s jazykovým modelem poskytovaným místním jazykovědným ústavem pro vytvoření překladového modelu založeném na frázích. Pro tenhle účel byl použit nástroj Moses. Experimentálně byl otestován také slovníkový překlad neznámých slov použitím stemmování. Úspěšnost systému byla vyhodnocena metrikou BLEU, přičemž dosažené výsledky byly porovnatelné s jinými systémy.
|
|
|
Machine Translation Technology
Kadlec, Lukáš ; Kotásek, Miroslav (oponent) ; Froehling, Kenneth (vedoucí práce)
This bachelor thesis is aimed to examine different types of Machine Translation technology and the history of Machine Translations from the 1990s onwards. The thesis focuses on a more in-depth analysis of statistical machine translation (SMT), a brief specification of neural machine translation (NMT) and also two types of NMT – recurrent neural networks (RNN) and convolutional neural network (CNN). The next part of this thesis is about three applications that use neural machine translation – Google Translate, DeepL and SYSTRAN. This research paper also deals with the evaluation of machine translation (BLEU, WER, METEOR, TER, ROGUE).
|
|
|
Translation of selected lexical units using machine translation tools.
SRBA, Jaroslav
El presente Trabajo de Fin de Máster se dedica a estudiar piezas léxicas centradas en la traducción automática. El objetivo del trabajo es investigar hasta qué punto la traducción automática es eficaz a la hora de traducir las unidades fraseológicas relacionadas con las partes del cuerpo humano, y si la eficacia es suficiente como apoyo para los estudiantes de espa?ol como lengua extranjera. En la primera parte del trabajo, Marco Teórico, se presenta brevemente la historia de la traducción automática y se seleccionan los traductores para la posterior investigación. Esta se dedica a la introducción de la fraseología y a la presentación del corpus, que sirve de base de datos en la siguiente parte del trabajo, y se menciona la didáctica de la fraseología en el aula de ELE. La segunda parte, la aplicación, se centra en la traducción de las unidades fraseológicas de los traductores Bing Microsoft Translator, Babylon, My Memory y Google Translate. Al final del trabajo se elaboran estadísticas de eficacia de cada uno de los traductores mencionados.
|
|
|
Machine Translation Technology
Kadlec, Lukáš ; Kotásek, Miroslav (oponent) ; Froehling, Kenneth (vedoucí práce)
This bachelor thesis is aimed to examine different types of Machine Translation technology and the history of Machine Translations from the 1990s onwards. The thesis focuses on a more in-depth analysis of statistical machine translation (SMT), a brief specification of neural machine translation (NMT) and also two types of NMT – recurrent neural networks (RNN) and convolutional neural network (CNN). The next part of this thesis is about three applications that use neural machine translation – Google Translate, DeepL and SYSTRAN. This research paper also deals with the evaluation of machine translation (BLEU, WER, METEOR, TER, ROGUE).
|
|
|
Hodnocení automatického překladu SMT systémů (Google translate, Bing) z italštiny do češtiny: názvy stromů
MAKOVCOVÁ, Veronika
Tématem této bakalářské práce je hodnocení automatického překladu SMT systémů Google Translate a Bing z italštiny do češtiny: názvy stromů. V první části práce je nejprve stručně představena oblast počítačové lingvistiky. Následuje shrnutí strojového překladu obecně a historicky, klasifikace jeho systémů z různých hledisek a popsání dvou nejdůležitějších přístupů ke strojovému překladu, pravidlového a statistického. Rovněž jsou představeny dva online překladače, Google Translate a Bing, které fungují na principu statistického strojového překladu. Praktická část práce se věnuje hodnocení výsledků získaných prostřednictvím dvou zmíněných překladačů při překladu italských názvů stromů do češtiny podle stanovených kritérií.
|
|
|
Hodnocení automatického překladu SMT systémů (Google translate, Bing) z francouzštiny do češtiny: kolokace z oblasti "odpadového hospodářství"
VÍŠKOVÁ, Barbora
Tato bakalářská práce je zaměřena na hodnocení automatického překladu SMT systémů (Google Translate, Bing) z francouzštiny do češtiny: kolokace z oblasti "odpadového hospodářství". Úvodní kapitola je věnována historii strojového překladu a jeho využití. Následně jsou popsány základní principy strojového překladu jako je pravidlový strojový překlad, statistický strojový překlad, hybridní strojový překlad a počítačem podporovaný strojový překlad. Dále jsou představeny online překladače Google Translate a Microsoft Bing Translator doplněné o konkrétní studie správnosti jejich automatických překladů. Na základě nastíněné typologie vzniklých chyb jsou pak v praktické části hodnoceny evaluace těchto překladačů, které jsou předmětem analýzy této práce.
|
|
|
Hodnocení automatického překladu SMT systémů (Google translate, Bing) z francouzštiny do češtiny: kolokace z oblasti "bezpečnost potravin"
ŠVARCOVÁ, Zora
Hlavním předmětem této bakalářské práce je testovat a vyhodnotit úspěšnost překladu vybraných terminologických kolokací z oblasti "bezpečnost potravin" pomocí volně dostupných překladačů (Microsoft Bing Translator, Google Translate). Práce je rozdělená do dvou částí teoretické a praktické. Teoretická část je rozdělena do několika kapitol, které jsou zaměřeny na vznik, historii a využití strojového překladu, základní strategie strojového překladu (pravidlový strojový překlad, statistický strojový překlad, hybridní strojový překlad a počítačem podporovaný překlad). První část se dále věnuje historii a charakteristice dvou online překladačů Microsoft Bing Translator a Google Translate. Nakonec je stručně popsán pojem "kolokace". Praktická část je zaměřena na hodnocení překladů vybraných kolokací, jejichž kvalita je vyhodnocována srovnáváním s dostupnými terminologickými databázemi (IATE).
|
|
|
Statistický strojový překlad mezi češtinou a slovenštinou
Astaloš, Lukáš ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem téhle práce je navrhnout, implementovat a vyhodnotit úspěšnost vytvořeného systému pro překlad českých textů do slovenštiny. Popisuje teoretické základy statistického strojového překladu a pak samotnou fázi návrhu a vývoje systému. Zvolenou strategií bylo použít jeden rozsáhlý paralelní korpus v kombinaci s jazykovým modelem poskytovaným místním jazykovědným ústavem pro vytvoření překladového modelu založeném na frázích. Pro tenhle účel byl použit nástroj Moses. Experimentálně byl otestován také slovníkový překlad neznámých slov použitím stemmování. Úspěšnost systému byla vyhodnocena metrikou BLEU, přičemž dosažené výsledky byly porovnatelné s jinými systémy.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.