|
|
Machine Translation Using Syntactic Analysis
Popel, Martin ; Žabokrtský, Zdeněk (vedoucí práce) ; Ircing, Pavel (oponent) ; Čmejrek, Martin (oponent)
Strojový překlad s využitím syntaktické analýzy Martin Popel Tato práce popisuje zlepšení anglicko-českého a česko-anglického strojo- vého překladu pomocí metod, které lze použít i na další jazyky. V první části je popsáno několik zlepšení hloubkově-syntaktického překladače TectoMT, například rozšíření pro další jazyky a domény nebo implementace nového typu překladových modelů využívajících kontext a různé metody strojového učení. V druhé části je popsán neuronový překladač Transformer a jeho vy- lepšení. Po detailní analýze vlivu různých hyperparametrů, bylo optimali- zováno trénování systému tak, že dosáhl o 1.0 BLEU lepšího překladu než nejlepší systém v soutěži WMT2017. Využitím jednojazyčných dat cílového jazyka pomocí nového typu zpětného překladu bylo dosaženo dalšího zlep- šení kvality překladu o 2.8 BLEU. Využitím doménové adaptace zohledňující "překladštinu" (translationese) - tedy zohledněním toho, zda paralelní data jsou původně psána česky, nebo anglicky - byl výsledný systém vylepšen o dalších 0.2 BLEU. Tento výsledný neuronový překladač byl signifikantně lepší (p<0.05) než všechny ostatní anglicko-české a česko-anglické překladače v soutěži WMT2018. Podle výsledků ručního hodnocení byla kvalita tohoto strojového překladu dokonce vyšší než kvalita lidského referenčního překladu.
|
|
|
Robust Parsing of Noisy Content
Daiber, Joachim ; Zeman, Daniel (vedoucí práce) ; Mareček, David (oponent)
Ačkoli úspěšnost syntaktické analýzy (parsingu) doménově shodných textů se v posledních letech soustavně zvyšuje, texty mimo trénovací doménu a gramaticky problematické texty nadále vzdorují a často na nich pozorujeme výrazný pokles v kvalitě. V této práci se zaměřujeme na analýzu "zašuměného" vstupu pocházejícího ze služeb, jako je Twitter. Zkoumáme otázku, zda předzpracování textu založené na strojovém překladu a neřízených normalizačních modelech může zvýšit úspěšnost analýzy takových dat. Zkoumané postupy vyhodnocujeme na existujících testovacích datech, kromě toho jsme vytvořili i vlastní data pro závislostní syntaktickou analýzu zašuměných dat z Twitteru. Ukazujeme, že normalizace textu kombinovaná s obecnými i doménově zaměřenými taggery může vést k významnému zlepšení kvality parsingu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
|
|
Machine Translation Using Syntactic Analysis
Popel, Martin ; Žabokrtský, Zdeněk (vedoucí práce) ; Ircing, Pavel (oponent) ; Čmejrek, Martin (oponent)
Strojový překlad s využitím syntaktické analýzy Martin Popel Tato práce popisuje zlepšení anglicko-českého a česko-anglického strojo- vého překladu pomocí metod, které lze použít i na další jazyky. V první části je popsáno několik zlepšení hloubkově-syntaktického překladače TectoMT, například rozšíření pro další jazyky a domény nebo implementace nového typu překladových modelů využívajících kontext a různé metody strojového učení. V druhé části je popsán neuronový překladač Transformer a jeho vy- lepšení. Po detailní analýze vlivu různých hyperparametrů, bylo optimali- zováno trénování systému tak, že dosáhl o 1.0 BLEU lepšího překladu než nejlepší systém v soutěži WMT2017. Využitím jednojazyčných dat cílového jazyka pomocí nového typu zpětného překladu bylo dosaženo dalšího zlep- šení kvality překladu o 2.8 BLEU. Využitím doménové adaptace zohledňující "překladštinu" (translationese) - tedy zohledněním toho, zda paralelní data jsou původně psána česky, nebo anglicky - byl výsledný systém vylepšen o dalších 0.2 BLEU. Tento výsledný neuronový překladač byl signifikantně lepší (p<0.05) než všechny ostatní anglicko-české a česko-anglické překladače v soutěži WMT2018. Podle výsledků ručního hodnocení byla kvalita tohoto strojového překladu dokonce vyšší než kvalita lidského referenčního překladu.
|
|
|
Robust Parsing of Noisy Content
Daiber, Joachim ; Zeman, Daniel (vedoucí práce) ; Mareček, David (oponent)
Ačkoli úspěšnost syntaktické analýzy (parsingu) doménově shodných textů se v posledních letech soustavně zvyšuje, texty mimo trénovací doménu a gramaticky problematické texty nadále vzdorují a často na nich pozorujeme výrazný pokles v kvalitě. V této práci se zaměřujeme na analýzu "zašuměného" vstupu pocházejícího ze služeb, jako je Twitter. Zkoumáme otázku, zda předzpracování textu založené na strojovém překladu a neřízených normalizačních modelech může zvýšit úspěšnost analýzy takových dat. Zkoumané postupy vyhodnocujeme na existujících testovacích datech, kromě toho jsme vytvořili i vlastní data pro závislostní syntaktickou analýzu zašuměných dat z Twitteru. Ukazujeme, že normalizace textu kombinovaná s obecnými i doménově zaměřenými taggery může vést k významnému zlepšení kvality parsingu. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
|
host ::
RSS.