Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 61 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Překladač z češtiny do slovenštiny
Mydliar, Ján ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se věnuje tvorbě překladového systému pro překlad z češtiny do slovenštiny. První kapitola pojednává o motivaci k tvorbě práce, druhá o strojovém překladu a jeho různých typech. Třetí kapitola obsahuje přehled metod pro hodnocení kvality strojového překladu. Čtvrtá kapitola se věnuje návrhu a realizaci překladového systému, zejména přípravě paralelních korpusů. Pátá kapitola pojednává o testovaní a vyhodnocení vytvořeného systému.
Automatická tvorba slovníků z překladových textů
Musil, Jakub ; Schmidt, Marek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření systému pro získání překladu slov zdrojového jazyka do jazyka cílového pomocí ekvivalentní dvojice vstupních textů. V této práci jsou popsány pojmy a metody používané v oblasti strojového překladu a strojové tvorby překladových slovníků. Práce také obsahuje návrh a popis jednotlivých fází, ze kterých se skládá vytvořený systém, včetně závěrečného testování, vyhodnocení získaných překladů a možnosti rozšíření existujícího překladového slovníku.
Experimentální překladač z češtiny do slovenštiny
Zachar, Lukáš ; Mrnuštík, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tahle práce popisuje princip strojového překladu, oboznamuje čtenáře s již existujícimi systémem pro strojový překlad Moses a navrhuje systém, kteří za jeho pomoci je schopen se naučit a posléze překládat text z češtiny do slovenštiny.
Automatická tvorba slovníků z překladových textů
Sumbalová, Lenka ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo vytvořit systém pro automatickou tvorbu slovníků z překladových testů. Je popsána implementace systému, který generuje česko-anglický slovník ze zarovnaného paralelního korpusu a shrnut výsledek práce. Dále je analyzován paralelní korpus CzEng, který byl použit jako zdroj dat pro slovníky a vysvětleny teoretické pojmy související s touto problematikou.
Strojový překlad pomocí umělých neuronových sítí
Holcner, Jonáš ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Cílem této práce je popsat a vytvořit systém pro strojový překlad textu postavený na rekurentních neuronových sítích. K tomu je použita architektura enkodér-dekodér umožňující překlad po celých větách. Výsledkem je knihovna nmt, určená k provádění experimentů s různými parametry modelu. Jejich výsledky jsou porovnány vůči systému postavenému na nástroji pro statistický překlad Moses.
Automatická tvorba slovníků z překladových textů
Svoboda, František ; Matějka, Pavel (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvoření systému, který by dokázal generovat z paralelních dvojjazyčných textů překladové slovníky. Jsou popsány příklady, jak lze takové dokumenty získat, a jaké kroky je vhodné nad daty podniknout, aby z nich bylo možné extrahovat požadovanou informaci. Za tímto účelem byly prozkoumány a využity zejména statistické metody strojového překladu. Kromě popisu vytvořeného systému lze v práci nalézt rozbor problémů, které jsou s tématem spojeny, a hodnocení dosažených výsledků.
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).
Text Analysis in Specialized Translation: Accuracy and Error Rate
Parobková, Alžbeta ; Marcoň, Petr (oponent) ; Dohnal, Přemysl (vedoucí práce)
The focus of the thesis is on researching and applying text analysis and machine translation methods to quality evaluation of machine translated technical texts. The experimental part uses these methods to implement error identification and classification algorithm. The error and grammar correction neural model was also applied. The comparison of error rate and accuracy of different language tools is presented via error typology and standardized translation evaluation metrics.
Bilingual Dictionary Based Neural Machine Translation
Tikhonov, Maksim ; Beneš, Karel (oponent) ; Kesiraju, Santosh (vedoucí práce)
The development in the recent few years in the field of machine translation showed us that modern neural machine translation systems are capable of providing results of outstanding quality. However, in order to obtain such a system, one requires an abundant amount of parallel training data, which is not available for most languages. One of the ways to improve the quality of machine translation of low-resource languages is data augmentation. This work investigates the task of Bilingual dictionary-based neural machine translation (BDBNMT), the basis of which is the use of the augmentation technique that allows the generation of noised data based on bilingual dictionaries. My aim was to explore the capabilities of BDBNMT systems on different language pairs and under different initial conditions and then compare the obtained results with those of traditional neural machine translation systems.
Současné trendy v oblasti překladových technologií
Havlín, Viktor ; Krhutová, Milena (oponent) ; Šťastná, Dagmar (vedoucí práce)
Bakalářská práce shrnuje dostupnou literaturu o překladatelských technologiích. O historii strojového překladu se hojně hovoří a nabízí různé pohledy na strojový překlad z různých zemí. Hlavní přístupy ke strojovému překladu jsou uvedeny a u každého z nich jsou uvedeny příklady, jak fungují. Nejznámější strojové překladače jsou předvedeny. Je podán stručný přehled hodnocení překladů a mluví se o počítačem podporovaném překladu a různých nástrojích. Výhody a nevýhody těchto systémů jsou taktéž zpracovány. Posun v oblasti překladatelství je předveden. Na závěr je v praktické části ukázána potřeba lidského zásahu a post-editace do dnešních překladatelských technologií.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 61 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.