|
|
Statistický strojový překlad mezi češtinou a slovenštinou
Astaloš, Lukáš ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem téhle práce je navrhnout, implementovat a vyhodnotit úspěšnost vytvořeného systému pro překlad českých textů do slovenštiny. Popisuje teoretické základy statistického strojového překladu a pak samotnou fázi návrhu a vývoje systému. Zvolenou strategií bylo použít jeden rozsáhlý paralelní korpus v kombinaci s jazykovým modelem poskytovaným místním jazykovědným ústavem pro vytvoření překladového modelu založeném na frázích. Pro tenhle účel byl použit nástroj Moses. Experimentálně byl otestován také slovníkový překlad neznámých slov použitím stemmování. Úspěšnost systému byla vyhodnocena metrikou BLEU, přičemž dosažené výsledky byly porovnatelné s jinými systémy.
|
|
| |
|
|
Effectiveness of Machine Translation
Kvapil, Lukáš ; Reich, Pavel (oponent) ; Kotásek, Miroslav (vedoucí práce)
The thesis considers machine translation(MT) in terms of difficulties it deals with, describes the most common methods and, with practical examples of MT, evaluates its quality and possible applications. In the first place, the MT has to deal with differences between languages, which can have different inflection, grammatical categories and syntax. Methods to deal with morphological, grammatical and syntactical differences are therefore required. Another problem is on the level of semantics; the MT systems must successfully identify meaning of words and choose appropriate translation. However, the computers have only limited capability in understanding of the meaning and considering context, as well as in making greater decisions about the whole text. To successfully deal with all problems of translation, a complete artificial inteligence would be required, which is not yet available. The most advanced in terms of AI seems to be the neural machine translation, which is the most modern method already used by online translators. The practical example of translation of several types of texts from English to Czech (and from CS to EN) with Google Translate shows that NMT can cope with many language differences and it can often successfully translate terminology and longer phrases, but it still produces a large number of mistakes, reason for which cannot be observed directly, and its behavior is inconsistent and sensitive to any change. To this day, there is still no universal system that would be able to produce Fully Automatic High-Quality Translation. MT application is restricted either by reduced quality of the output or by designing MT system only for specific field or purpose. MT can overall improve translation efficiency, while human involvement is required, but it will not replace human translators in the near future.
|
|
|
Czech-English Translation
Petrželka, Jiří ; Schmidt, Marek (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
This Master's thesis describes the principles of statistical machine translation and demonstrates how to assemble the Moses statistical machine translation system. In the preparation step, a research on freely available bilingual Czech-English corpora is done. An empirical analysis of time requirements of multithreaded word alignment tools demonstrates that MGIZA++ can achieve a five-fold speed-up, while PGIZA++ can reach an eight-fold speed-up (compared to GIZA++).Three scenarios of morphological pre-processing of Czech training data are tested, using simple unfactored models. While pure lemmatization can aggravate the BLEU, more sophisticated approaches usually raise BLEU. The positive effect of morphological pre-processing diminishes as corpus size rises. The relation between other corpora characteristics (size, genre, extra data) and the resulting BLEU are empirically gauged. A final system is trained on the CzEng 0.9 corpus and evaluated on the testing set from WMT 2010 workshop.
|
|
|
Hodnocení automatického překladu SMT systémů (Google translate, Bing) z italštiny do češtiny: názvy stromů
MAKOVCOVÁ, Veronika
Tématem této bakalářské práce je hodnocení automatického překladu SMT systémů Google Translate a Bing z italštiny do češtiny: názvy stromů. V první části práce je nejprve stručně představena oblast počítačové lingvistiky. Následuje shrnutí strojového překladu obecně a historicky, klasifikace jeho systémů z různých hledisek a popsání dvou nejdůležitějších přístupů ke strojovému překladu, pravidlového a statistického. Rovněž jsou představeny dva online překladače, Google Translate a Bing, které fungují na principu statistického strojového překladu. Praktická část práce se věnuje hodnocení výsledků získaných prostřednictvím dvou zmíněných překladačů při překladu italských názvů stromů do češtiny podle stanovených kritérií.
|
|
|
Pivoting Machine Translation for Vietnamese
Hoang, Duc Tam ; Bojar, Ondřej (vedoucí práce) ; Novák, Michal (oponent)
Čeština a vietnamština jsou úředními jazyky České republiky a Vietnamu. Vzhledem k charakteristickým rysům těchto dvou jazyků a nedostatku zdrojů dat je česko-vietnamský strojový překlad velmi náročnou úlohou a překladový nástroj zaměřený speciálně na tento konkrétní jazykový pár nebyl dosud vyvinut. V této práci budujeme statistické překladové systémy pro překlad mezi češtinou a vietnamštinou a zkoumáme možnosti vylepšení kvality překladu pomocí překladu přes pivotní jazyk. Využití pivotního jazyka (jiného přirozeného jazyka) dává možnost zapojit do systému dodatečné jazykové zdroje. Jako pivotní jazyk jsme pro česko-vietnamský překlad vybrali angličtinu a připravili jsme trénovací a testovací kor- pus pro tyto tři jazykové páry. Pro každý jazykový pár kombinujeme různé zdroje korpusů a podle potřeby zlepšujeme jejich kvalitu pomocí normalizování a filtrování. S metodami překladu přes pivotní jazyk jsme provedli množství experimentů a analyzovali jsme je v realistických podmínkách.
|
|
|
Effectiveness of Machine Translation
Kvapil, Lukáš ; Reich, Pavel (oponent) ; Kotásek, Miroslav (vedoucí práce)
The thesis considers machine translation(MT) in terms of difficulties it deals with, describes the most common methods and, with practical examples of MT, evaluates its quality and possible applications. In the first place, the MT has to deal with differences between languages, which can have different inflection, grammatical categories and syntax. Methods to deal with morphological, grammatical and syntactical differences are therefore required. Another problem is on the level of semantics; the MT systems must successfully identify meaning of words and choose appropriate translation. However, the computers have only limited capability in understanding of the meaning and considering context, as well as in making greater decisions about the whole text. To successfully deal with all problems of translation, a complete artificial inteligence would be required, which is not yet available. The most advanced in terms of AI seems to be the neural machine translation, which is the most modern method already used by online translators. The practical example of translation of several types of texts from English to Czech (and from CS to EN) with Google Translate shows that NMT can cope with many language differences and it can often successfully translate terminology and longer phrases, but it still produces a large number of mistakes, reason for which cannot be observed directly, and its behavior is inconsistent and sensitive to any change. To this day, there is still no universal system that would be able to produce Fully Automatic High-Quality Translation. MT application is restricted either by reduced quality of the output or by designing MT system only for specific field or purpose. MT can overall improve translation efficiency, while human involvement is required, but it will not replace human translators in the near future.
|
|
|
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).
|
|
|
Statistický strojový překlad mezi češtinou a slovenštinou
Astaloš, Lukáš ; Kouřil, Jan (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cílem téhle práce je navrhnout, implementovat a vyhodnotit úspěšnost vytvořeného systému pro překlad českých textů do slovenštiny. Popisuje teoretické základy statistického strojového překladu a pak samotnou fázi návrhu a vývoje systému. Zvolenou strategií bylo použít jeden rozsáhlý paralelní korpus v kombinaci s jazykovým modelem poskytovaným místním jazykovědným ústavem pro vytvoření překladového modelu založeném na frázích. Pro tenhle účel byl použit nástroj Moses. Experimentálně byl otestován také slovníkový překlad neznámých slov použitím stemmování. Úspěšnost systému byla vyhodnocena metrikou BLEU, přičemž dosažené výsledky byly porovnatelné s jinými systémy.
|
host ::
RSS.