Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"syntax-based machine translation"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
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.
Úplný záznam
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.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English