diff --git a/pages/students/2016/patrik_pavlisin/tp20 b/pages/students/2016/patrik_pavlisin/tp20
deleted file mode 100644
index 0f5a352787..0000000000
--- a/pages/students/2016/patrik_pavlisin/tp20
+++ /dev/null
@@ -1,33 +0,0 @@
-# Štatistický strojový preklad
-Strojový preklad je automatický preklad jednej, alebo skupiny viacerých viet jedného jazyka do druhého pomocou počítačov. 
-Jedná sa o dôležitú aplikáciu v oblasti spracovania prirodzeného jazyka a záujem o toto odvetvie je takmer taký starý 
-ako elektronický počítač. Štatistický strojový preklad zaznamenal za necelé dve desaťročia obrovský pokrok a v súčasnosti 
-práve on dominuje v tejto oblasti výskumu. SMT využíva veľké množstvo paralelných korpusov a textov, ktoré už boli predtým 
-ložené, vďaka čomu je stroj preložiť dovtedy nevidené vety. Príkladom pre SMT sú modely IBM, slovné modely, ktoré 
-predstavujú prvú generáciu štatistického strojového prekladu. S použitím rôznych nástrojov a dostatku paralelného textu 
-tak môžeme vytvoriť strojový preklad pre nový jazykový pár vo veľmi krátkom čase, podľa niektorých štúdii dokonca za 
-menej ako deň.
-
-Popularita internetu výrazne ovplyvnila záujem o strojový preklad a šírenie informácii vo viacerých jazykoch. 
-Príkladom sú viacjazyčné vlády, spravodajské agentúry a spoločnosti pôsobiace na globálnom trhu. Vďaka tomuto 
-rozšíreniu sú základným zdrojom vo výskume SMT, pretože sú každodenným produktom bežných ľudských činností. 
-A je to taktiež jeden z dôvodov, prečo Európska únia, či Vláda Spojených štátov zvýšila financovanie výskumu 
-strojového prekladu na podporu svojich záujmov v oblasti politiky. Rýchli a lacný výpočtový hardvér umožnil 
-aplikácie, ktoré závisia od veľkého počtu súborov údajov a miliárd štatistík. Výrazne k tomu prispeli pokroky v 
-rýchlosti procesora, veľkosti a rýchlosti pamäte novších počítačov. Vývoj metrík automatického prekladu taktiež 
-umožnil zrýchliť vývoj systémov strojového prekladu a podporil konkurenciu medzi výskumnými skupinami. [10]
-
-# Neurónový strojový preklad
-Sila NMT spočíva v jeho schopnosti učiť sa priamo, end-to-end spôsobom, mapovanie zo vstupného textu na asociovaný 
-výstupný text. Neurónový strojový preklad je jedným z novších prístupov k štatistickej strojovej translácii založenej 
-čisto na neurónových sieťach, pozostávajú z kódovacieho zariadenia a dekódera. Tento typ strojového prekladu viedol k 
-zlepšeniu najmä v oblasti hodnotenia ľudí, v porovnaní so systémami založenými na štatistických pravidlách a štatistickým 
-strojovým prekladom. Posledné štúdie však ukazujú, že NMT všeobecne produkuje plynulé, ale nedostatočné preklady, čo je 
-v kontraste s konvenčným štatistickým strojovým prekladom, ktorý produkuje adekvátne, ale nie plynulé preklady. 
-Kóder extrahuje reprezentáciu pevnej dĺžky zo vstupnej vety s premennou dĺžkou a dekóder následne vygeneruje finálny 
-preklad z danej reprezentácie. Neurálny strojový preklad funguje dobre predovšetkým na krátke vety bez neznámych 
-slov, preklad sa však zhoršuje s pribúdajúcou dĺžkou textu a neznámych slov, taktiež slovná zásoba ma veľký vplyv 
-na výkon prekladu. Výhodou neurálneho strojového prekladu je, že oproti SMT vyžaduje iba zlomok pamäte pre trénovanie 
-(napr. ak neurónový strojový preklad použije 500 MB pamäte, SMT by na rovnaké trénovanie využil desiatky gigabajtov). 
-Na rozdiel od iných konvenčných prekladových systémov, sa každý komponent modelu neurálneho prekladu trénuje 
-spoločne, aby sa maximalizoval výkon prekladu. [4] [5] [6] [7]
\ No newline at end of file