Feasibility of DeepL, Google і Microsoft MT syst
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 19
Просматривая «Feasibility of DeepL, Google и Microsoft Mt syst», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «Филология, лингвистика» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
Можливість впровадження систем DeepL, Google і Microsoft MT у процес перекладу
Przepowiedz Nieprzekładalne IX
Автор: Maciej Kur
Видавництво Гданського університету p>
ціна: 20,90 злотих
У цій книзі представлено методологію та результати дослідження, спрямованого на визначення доцільності впровадження деяких із найпопулярніших , широко доступних і відносно дешевих систем машинного перекладу в процеси перекладу, що здійснюються в мовній парі англійська -> польська. Набір результатів, наданий DeepL Translator, Google Neural Machine Translation System і механізмами Microsoft Translator, був зібраний і оброблений разом із перекладеними та відредагованими сегментами, створеними групою польських перекладачів. Потім дані були проаналізовані з використанням різних метрик оцінки MT, щоб визначити, чи якість результатів і кількість зусиль після редагування були достатніми для ефективного впровадження аналізованих механізмів у професійне середовище.
Зміст
Подяка . .. . 7
Вступ . .. . 9
Розділ 1
Стан дослідження. . . 15
1.1. Основні терміни та визначення. . 16
1.2. Фундаментальні моделі. . . 18
1.2.1. Пряма модель. . 18
1.2.2. Непрямі моделі. . . . 20
1.2.3. Статистичний машинний переклад (SMT). . . 23
1.2.3.1. Word-based SMT. . 23
1.2.3.2. SMT на основі N-грам. .. 26
1.2.3.3. SMT на основі фраз. . . 28
1.2.3.4. Контекстний SMT. . . 29
1.2.4. Нейронний машинний переклад. . . . 32
1.2.4.1. Дискурс у NMT. . .. 37
1.3. Методи оцінювання. .. . 39
1.3.1. Оцінка людини. . . 40
1.3.1.1. Ранні методи. .. . 40
1.3.1.2. Точність, розуміння, вільність. 42
1.3.1.3. Показники ранжування сегментів. .. . 44
1.3.1.4. HTER . . . 45
1.3.2. Метрики автоматичної оцінки. . . 48
1.3.2.1. Показники зіставлення слів. . 49
1.3.2.2. СИНІЙ . .. . 51
1.3.2.3. NIST і METEOR. . . 53
1.4. Постредагування. . . 56
1.4.1. Визначення та завдання, пов’язані з фізкультурою. .. . 57
1.4.2. Ефект після редагування. . . 60
1.4.3. Автоматичне постредагування. . . 63
Розділ 2
Опис дослідження. .. . 65
2.1. підготовчий етап. . . 66
2.1.1. Підготовка даних. . . . 66
2.1.2. Підготовка робочого місця. . .. . 68
2.2. Експериментуйте. . . . . 69
2.2.1. Учасники. . . . 69
2.2.2. Завдання 1 – переклад. . . . 70
2.2.3. Завдання 2 – доредагування. . . 71
2.3. Аналіз даних. . .. 73
2.3.1. Редагувати аналіз часу. . . . 73
2.3.2. HTER аналіз. . .. 74
2.3.3. Аналіз помилок. . . .. 76
2.3.4. Рейтинг якості. . .. . 82
Розділ 3
Результати. . . . 87
3.1. Вимірювання ефекту після редагування. .. . 87
3.1.1. Редагувати аналіз часу. . . . 87
3.1.2. Оцінки HTER. . .. . 91
3.2. Оцінка якості. . . 96
3.2.1. Аналіз помилок. . . 96
3.2.1.1. Помилки категорії «Пропущені слова» . . 98
3.2.1.2. Помилки категорії «Порядок слів» . . . 108
3.2.1.3. Помилки категорії «Неправильні слова» . . .. 111
3.2.1.3.1. Помилки підкатегорії «Sense» . .. 112
3.2.1.3.2. Підкатегорія «Неправильна форма» . . . 116
3.2.1.3.3. Помилки підкатегорії «Стиль» . . . 121
3.2.1.3.4. Підкатегорії «Зайві слова» та «Ідіоми». . 123
3.2.1.4. Помилки категорії «Невідомі слова» . .. 125
3.2.1.5. Помилки категорії «Пунктуація». . . 128
3.2.1.6. Помилки категорії «Орфографія» . . . 133
3.2.2. Рейтинг якості. . . 136
3.2.2.1. Рейтинг А (традиційний переклад). . 137
3.2.2.2. Рейтинг B (після редагування). . . 141
3.2.3. Дубльовані помилки. . . 143
Висновки . . . . 149
Посилання. . .. . 155
ISBN: 978-83-8206-099-7
Рік видання: 2020
Кількість сторінок: 168
Формат: A5