Diplomová práce

Domain-specific English-Czech Neural Machine Translation

Bc. Martin Wörgötter
Anotace

V této práci představujeme aktuální stav řešené problematiky v oblasti strojového překladu s využitím neuronových sítí. Shrnujeme, v čem spočívá obtížnost dosažení kvalitních výsledků strojového překladu. Stručně popisujeme dva state-of-the-art systémy schopné anglicko-českého překladu. Nakonec představujeme naše experimenty na překladu právních textů z korpusu EUR-Lex. Ukazujeme, že při překladu legislativních …více

Abstract

We present the state-of-the-art neural machine translation framework, explain the principles behind training neural machine translation systems and summarize the difficulties of achieving decent quality results. Next, we provide a brief survey on two state-of-the-art systems capable of English-Czech translation. And finally, we demonstrate our experiments of translating legal texts from the EUR-Lex …více

Klíčová slova
artificial intelligence cloud computing deep learning implementation language modeling machine learning machine translation neural networks NLP
Zadání práce
Student will study the state-of-the-art and current trends in neural machine translation (NMT) and will implement such a system for translating domain-specific texts from English to Czech. EUR-Lex corpus (legislative texts) will be used as training data and statistical machine translation system Moses will be used as a baseline for quality evaluation. The following will be performed: a) an error analysis of the neural network approach (rare words, long sentences, domain mismatch), b) an impact of adding linguistic annotation on the source side (morphology, syntax) and c) a feasibility study of a simple post-editing.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
21. 5. 2018 17:10, Mgr. et Mgr. Vít Baisa, Ph.D., učo 139654
Plný text práce
414,1 KB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
18. 6. 2018
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

Mgr. et Mgr. Vít Baisa, Ph.D., učo 139654
CZPJ KSUZD FI MU

Oponent

RNDr. Adam Rambousek, Ph.D., učo 60380
CZPJ KSUZD FI MU

Literatura

  • BAISA, Vít; Jan MICHELFEIT; Marek MEDVEĎ a Miloš JAKUBÍČEK. European Union Language Resources in Sketch Engine. Online. In Nicoletta Calzolari (Conference Chair) and Khalid Choukri and Thierry Declerck and Marko Grobelnik and Bente Maegaard and Joseph Mariani and Asuncion Moreno and Jan Odijk and Stelios Piperidis. Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016). Portorož, Slovenia: European Language Resources Association (ELRA), 2016, s. 2799-2803. ISBN 978-2-9517408-9-1.
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.