lp832ut/zpwiki
1
0
Fork 0
forked from KEMT/zpwiki
Code Issues Pull Requests Releases Wiki Activity

Smazat „pages/students/2016/patrik_pavlisin/tp20“

Browse Source
This commit is contained in:
Patrik Pavlišin 2021-02-08 09:41:28 +00:00
parent 93620c8eaf
commit 3c5c855d45
1 changed files with 0 additions and 33 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

33
pages/students/2016/patrik_pavlisin/tp20
View File

@ -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]