|
|
Hybrid Machine Translation Approaches for Low-Resource Languages
Kamran, Amir ; Popel, Martin (vedoucí práce) ; Kuboň, Vladislav (oponent)
V poslední době poskytují systémy automatického překladu založené na korpusových datech dobré výsledky pro celou řadu jazykových párů. Ty jazyky, pro které není k dispozici dostatek dat (jako např. Urdu), však při použití čistě statistických nebo příkladových metod dobré výsledky nemají. Na druhou stranu, metody založené na pravidlech vyžadují obrovské množství času a zdrojů pro vývoj pravidel, což je ve většině případů příliš náročné. Jedním z možných řešení se jeví hybridní systémy automatického překladu, ve kterých je možné kombinovat to nejlepší z různých přístupů za účelem dosažení kvalitního překladu. Tato práce zkoumá různé kombinace přístupů a vyhodnocuje jejich výkon v porovnání se standardně používanými korpusovými metodami. Zahrnuje: 1. Použití syntaktických a závislostních přerovnávacích pravidel v kombinaci se statistickým strojovým překladem. 2. Automatickou extrakci lexikálních a syntaktických pravidel využívající statistické metody pro strojový překlad prostřednictvím transferu. Novým prvkem je v této práci vývoj algoritmu, který se automaticky učí přerovnávací pravidla pro anglicko-urdský statistický automatický překlad. Tento přístup je navíc rozšířen na učení se lexikálních a syntaktických pravidel pro možné vybudování překladového systému založeného na pravidlech.
|
|
|
Hybrid Machine Translation Approaches for Low-Resource Languages
Kamran, Amir ; Popel, Martin (vedoucí práce) ; Kuboň, Vladislav (oponent)
V poslední době poskytují systémy automatického překladu založené na korpusových datech dobré výsledky pro celou řadu jazykových párů. Ty jazyky, pro které není k dispozici dostatek dat (jako např. Urdu), však při použití čistě statistických nebo příkladových metod dobré výsledky nemají. Na druhou stranu, metody založené na pravidlech vyžadují obrovské množství času a zdrojů pro vývoj pravidel, což je ve většině případů příliš náročné. Jedním z možných řešení se jeví hybridní systémy automatického překladu, ve kterých je možné kombinovat to nejlepší z různých přístupů za účelem dosažení kvalitního překladu. Tato práce zkoumá různé kombinace přístupů a vyhodnocuje jejich výkon v porovnání se standardně používanými korpusovými metodami. Zahrnuje: 1. Použití syntaktických a závislostních přerovnávacích pravidel v kombinaci se statistickým strojovým překladem. 2. Automatickou extrakci lexikálních a syntaktických pravidel využívající statistické metody pro strojový překlad prostřednictvím transferu. Novým prvkem je v této práci vývoj algoritmu, který se automaticky učí přerovnávací pravidla pro anglicko-urdský statistický automatický překlad. Tento přístup je navíc rozšířen na učení se lexikálních a syntaktických pravidel pro možné vybudování překladového systému založeného na pravidlech.
|
|
|
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).
|
|
|
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.