|
|
Aligning pre-trained models for spoken language translation
Sedláček, Šimon ; Beneš, Karel (referee) ; Kesiraju, Santosh (advisor)
Tato práce zkoumá nový end-to-end přístup k překladu mluveného jazyka (ST) využívající předtrénovaných modelů pro přepis řeči (ASR) a strojový překlad (MT), propojené malým spojovacím modulem (Q-Former, STE). Ten má za úkol překlenout mezeru mezi modalitami řeči a textu mapováním embedding reprezentací ASR enkodéru do latentního prostoru reprezentací MT modelu. Během trénování jsou zvolené ASR a MT model zmrazeny, laděny jsou pouze parametry spojovacího modulu. Trénování a evaluace jsou prováděny na datasetu How2, obsahujícím ST data z Angličtiny do Portugalštiny. V našich experimentech zjišťujeme, že většina sladěných systémů překonává referenční kaskádový ST systém, přičemž využívají stejné základní modely. Navíc, při zachování konstantní a ve srovnání malé (10M parametrů) velikosti spojovacího modulu, větší a silnější ASR a MT modely univerzálně zlepšují výsledky překladu. Zjišťujeme, že spojovací moduly mohou také sloužit jako doménové adaptéry pro zvolené základní systémy, kdy významně zlepšují výsledky překladu ve sladěném ST prostředí, a to i oproti holému MT výkonu daného MT modelu. Nakonec navrhujeme proceduru pro předtrénování spojovacího modulu s potenciálem snížit množství ST dat potřebných pro trénink obdobných sladěných systémů.
|
|
|
Contrastive analysis of selected sentence structures with the verbs ser / estar
ČAPKOVÁ, Tereza
This thesis is focused on the Spanish verbs ser and estar, particularly on their difficulties in the translation by machine translators. The theoretical part describes the characteristic features of these verbs as well as their differences. The practical part then investigates whether the machine translation mechanisms can distinguish the meaning of these verbs. In the second section of the practical part, we examine this issue from the didactic perspective. We investigate how these verbs are approached in textbooks and how they are explained to students. Finally, there are introduced activities that were created and designed for different language levels according to the CEFR and the recommendations of the Institute of Cervantes.
|
|
|
Czech-Slovak Machine Translation
Mydliar, Ján ; Kouřil, Jan (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
This Master thesis deals with machine translation from Czech to Slovak. The first chapter motivates the work, the second discusses various approaches to machine translation and the third details evaluation of the methods. Chapter 4 introduces the design and implementation of my system, paying a special attention to a new parallel corpus that has been created. Chapter 5 summarizes testing and evaluation of the developed system.
|
|
|
Automatic Creation of Dictionaries from Translations
Musil, Jakub ; Schmidt, Marek (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
Aim of this thesis is to implement system for translation words from source language into the target language with pair input texts. There are descriptions of terms and methods used in machine translation and machine build dictionary. The thesis also contains a concept and specification of each part created system including final evaluation. There is analysed options which make extension of existing dictionatry.
|
|
| |
|
|
Automatic Creation of Dictionaries from Translations
Sumbalová, Lenka ; Kouřil, Jan (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
The aim of this bachelor thesis was to make a system for automatic creation of dictionaries from translations. It describes the implementation of a system that generates Czech-English dictionary from the aligned parallel corpus and summarizes the results. It also analyzed CzEng parallel corpus, which was used as the data source for dictionaries and explainS the theoretical concepts related to this topic.
|
|
|
Machine Translation Using Artificial Neural Networks
Holcner, Jonáš ; Beneš, Karel (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
The goal of this thesis is to describe and build a system for neural machine translation. System is built with recurrent neural networks - encoder-decoder architecture in particular. The result is a nmt library used to conduct experiments with different model parameters. Results of the experiments are compared with system built with the statistical tool Moses.
|
|
|
Automatic Creation of Dictionaries from Translations
Svoboda, František ; Matějka, Pavel (referee) ; Smrž, Pavel (advisor)
Goal of this thesis is to implement system, capable of extracting bilingual dictionaries from parallel texts. Reader may find examples of how to obtain such documents and description of steps leading to successfull acquirement of desired information. Mainly statistical machine translation methods were examined and used for this purpose. Besides description of created system, short analysis of problems linked with the subject can be found as well as evaluation of results.
|
|
|
Machine Translation Technology
Kadlec, Lukáš ; Kotásek, Miroslav (referee) ; Froehling, Kenneth (advisor)
Cílem této bakalářské práce je prozkoumat různé typy technologií strojového překladu a historii strojových překladů od 90. let 20. století. Práce se zaměřuje na hlubší analýzu statistického strojového překladu (SMT), stručnou specifikaci neuronového strojového překladu (NMT) a také na dva typy NMT – rekurentní neuronové sítě (RNN) a konvoluční neuronové sítě (CNN). Další část této práce se zabývá třemi aplikacemi, které využívají neuronový strojový překlad – Google Translate, DeepL a SYSTRAN. Tato výzkumná práce se také zabývá hodnocením strojového překladu (BLEU, WER, METEOR, TER, ROGUE).
|
|
|
Text Analysis in Specialized Translation: Accuracy and Error Rate
Parobková, Alžbeta ; Marcoň, Petr (referee) ; Dohnal, Přemysl (advisor)
Práca sa zameriava na prieskum a aplikáciu metód textovej analýzy, strojového prekladu na vyhodnotenie kvality technických textov, preložených práve pomocou strojového automatického prekladu. Praktická časť využíva tieto metódy na implementáciu algoritmu pre identifikáciu a klasifikáciu chýb. Ďaľšou časťou praktickej časti je aj aplikácia a natrénovanie neurónového modelu pre korekciu týchto chýb. Porovnanie chybovosti a presnosti prekladu rôznymi prekladačmi je potom preukázané nie len kvalitatívne, ale aj kvantitatívne pomocou štandartných metrík.
|
guest ::
