Порівняльний аналіз нейронних мереж у завданнях машинного перекладу
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 124 с., 56 рис., 13 табл., 2 дод., 36 джерел.
Мета роботи – дослідження та проведення порівняльного аналізу нейронних мереж різних архітектур для задачі машинного перекладу, використовуючи метрики якості навчання моделей, метрики оцінювання якості перекладу та людського оцінювання.
Об’єкт дослідження: машинний переклад.
Предмет дослідження: нейронні мережі для реалізації машинного перекладу.
Проведено опис задачі машинного перекладу, його розвиток, оглянуто основні види машинного перекладу включно з перевагами та проблемами кожного.
Досліджено структуру, особливості будови та принцип роботи кожної моделі з математичної точки зору.
Наведено огляд набору даних, що використовувався для порівняльного аналізу роботи нейронних мереж.
Для досягнення поставленої мети було побудовано кілька моделей, таких як LSTM Seq2Seq, GRU Seq2Seq, Bidirectional LSTM Seq2Seq, Bidirectional GRU Seq2Seq, Seq2Seq with Attention, Transformer.
Розроблено програму на мові Python, у якій було побудовано оглянуті моделі, проведено процес їхнього навчання, та проведено порівняльний аналіз моделей на основі результатів перекладу.
Опис
Ключові слова
глибоке навчання, штучні нейронні мережі, машинний переклад, архітектура lstm, архітектура gru, архітектура bidirectional rnn, архітектура transformer, механізм attention, deep learning, artificial neural networks, machine translation, lstm architecture, gru architecture, bidirectional rnn architecture, transformer architecture, attention mechanism
Бібліографічний опис
Фещенко, Я. В. Порівняльний аналіз нейронних мереж у завданнях машинного перекладу : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Фещенко Яна Володимирівна. - Київ, 2024. - 124 с.