Večina sodobnih sistemov za strojno prevajanje temelji na arhitekturi nevronskih mrež. To velja za spletne ponudnike strojnega prevajanja, za raziskovalne sisteme in za orodja, ki so lahko v pomoč ...poklicnim prevajalcem v njihovi praksi. Čeprav lahko sisteme nevronskih mrež uporabljamo na običajnih centralnih procesnih enotah osebnih računalnikov in strežnikov, je za delovanje s smiselno hitrostjo potrebna uporaba grafičnih procesnih enot. Pri tem smo omejeni z velikostjo slovarja, kar zmanjšuje kakovost prevodov. Velikost slovarja besednih enot je še posebej pereč problem visoko pregibnih jezikov. Rešujemo ga z uporabo podbesednih enot, s katerimi dosežemo večjo pokritost jezika. V članku predstavljamo različne metode razcepljanja besed na podbesedne enote z različno velikimi slovarji in primerjamo njihovo uporabo v strojnem prevajalniku za jezikovni par slovenščina-angleščina. V primerjavo vključujemo še prevajalnik brez razcepljanja besed. Predstavljamo rezultate uspešnosti prevajanja z metriko BLEU, hitrosti učenja modelov in hitrosti prevajanja ter velikosti modelov. Dodajamo pregled praktičnih vidikov uporabe podbesednih enot v strojnem prevajalniku, ki ga uporabljamo skupaj z orodji za računalniško podprto prevajanje.
Strojno prevajanje je področje računalniške lingvistike, ki raziskuje uporabo programske opreme za prevajanje besedila iz enega jezika v drugega. Faktorsko statistično strojno prevajanje je različica ...statističnega, pri katerem besedilu dodamo jezikoslovne oznake na ravni besed in jih spremenimo v vektorje. Tako želimo izboljšati kakovost dobljenih prevodov. V prispevku opišemo uporabo odprtokodnega sistema Moses za faktorsko statistično strojno prevajanje iz angleščine v slovenščino. Iz besedilnega korpusa smo ustvarili več faktorskih in nefaktorskih prevajalnih modelov. Z njimi smo prevedli dve besedili s področja informacijskih tehnologij. Prvo je usmerjeno tržno in ima kompleksnejšo zgradbo, drugo pa je bolj tehnične narave. Prevode, ki smo jih dobili, smo na dva načina primerjali z dvema neodvisnima človeškima prevodoma in s prevodom, ki smo ga ustvarili s storitvijo Google Translate. Za prvi način primerjave smo uporabili metriko BLEU, za drugega pa so prevode pregledali človeški pregledovalci in podali subjektivno oceno, ki je pri prevajanju še vedno zelo pomembna. Čeprav rezultatov ne moremo primerjati neposredno zaradi različnih metrik, se gibanje ocen kakovosti pri obeh besedilih dobro ujema. Edina občutna razlika med računalniško in človeško oceno se pojavi pri prehodu na faktorske modele pri drugem besedilu. Analizirali smo zanesljivost ocenjevalcev in rezultate ocenjevanja. Ugotovili smo, da so naši modeli primernejši za tehnična besedila in da uporaba faktorskih modelov vidneje izboljša prevajanje kompleksnejših besedil.
Stalen del razvoja strojnega prevajanja je evalvacija prevodov, pri čemer se v glavnem uporabljajo avtomatski postopki. Ti vedno temeljijo na referenčnem prevodu. V tem prispevku pokažemo, kako zelo ...različni so lahko referenčni prevodi za področje podnaslavljanja ter kako lahko to vpliva na oceno – ista metrika lahko isti prevajalnik oceni kot neuporaben ali kot zelo uspešen samo na podlagi tega, da uporabimo referenčne prevode, ki so pridobljeni po različnih postopkih, vendar vedno jezikovno in pomensko povsem ustrezni.
Trends in E-Tools and Resources for Translators and Interpreters offers a collection of contributions from key players in the field of translation and interpreting that accurately outline some of the ...most cutting-edge technologies in this field.
PDF
