Вебзастосунок автоматичного перекладу текстів з використанням глибокого навчання
| dc.contributor.advisor | Мартинова, Оксана Петрівна | |
| dc.contributor.author | Дахал, Крістіна | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-20T08:04:41Z | |
| dc.date.available | 2024-08-20T08:04:41Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Бакалаврський дипломний проєкт включає пояснювальну записку (52 стор., 26 рис. 1 табл., список використаної літератури з 10 найменувань, 7 додатків). Мета розробки – інтеграція алгоритму глибокого навчання у вебзастосунок для перекладу текстів для підвищення природності перекладу та забезпечення зручності й ефективності користувацького інтерфейсу. Об’єкт розробки – вебзастосунок автоматичного перекладу текстів з використанням глибокого навчання. Дослідження алгоритмів машинного навчання для роботи з послідовностями. Вебзастосунок дозволяє: взаємодіяти через інтерфейс користувача; перекладати текст з німецької мови на англійську; забезпечувати цілісність перекладу; використовувати методи глибокого навчання для поліпшення точності та природності перекладу. Передбачена можливість оптимізації моделі перекладача через збільшення бази даних. У процесі розробки були використані: бібліотека глибокого навчання TenserFlow, мова програмування Python, веб-технології HTML, CSS, JavaScript, веб-фреймворк Flask. В ході розробки: - проведено аналіз існуючих методів та технологій глибокого навчання у контексті машинного перекладу; - сформульовані вимоги до веб-застосунку автоматичного перекладу текстів; - реалізована модель глибокого навчання для автоматизованого перекладу текстів. - реалізований веб-інтерфейс користувача для автоматичного перекладу текстів; - інтегровано модель машинного перекладу у вебзастосунок; - тестування, оцінка продуктивності та точності розробленого веб-застосунку. Впровадження цієї системи в інфраструктуру дозволить забезпечити контроль над безпекою даних, що передаються та зберігаються в системі, інтеграція з існуючою інфраструктурою може підвищити ефективність використання ресурсів та знизити витрати на утримання системи. | |
| dc.description.abstractother | The qualification work includes an explanatory note (52 pages, 26 figures, 1 tables, list of references containing 10 soursec, 7 appendices). The main goal is to integrate a deep learning algorithm into the translation web application to enhance the naturalness of translations and to provide a convenient and efficient user interface. The object of development is a web application for automated text translation using deep learning. The web application allows: translating text from one language to another, using deep learning methods to improve the accuracy and naturalness of translation. The application provides the ability to change the input/output language during translation. Machine learning technologies were used in the development process: neural networks, web technologies for creating the application's user interface. During the development: - an analysis of existing methods and technologies of deep learning in the context of machine translation was carried out; - requirements for the web application for automatic text translation were formulated; - a deep learning model for automated text translation was implemented; - an architecture of the web application for automatic text translation was developed; - testing, performance evaluation, and accuracy assessment of the developed web application were conducted. The implementation of this system in the infrastructure will ensure better results compared to traditional translation methods and guarantee that the text and its translation remain private and inaccessible to third parties. | |
| dc.format.extent | 64 с. | |
| dc.identifier.citation | Дахал, К. Вебзастосунок автоматичного перекладу текстів з використанням глибокого навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 123 Комп'ютерна інженерія / Дахал Крістіна. – Київ, 2024. – 64 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/68351 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | вебзастосунок автоматизованого перекладу | |
| dc.subject | машинний переклад | |
| dc.subject | глибоке навчання | |
| dc.subject | tenserflow | |
| dc.subject | web application | |
| dc.subject | deep learning | |
| dc.subject | neural networks | |
| dc.subject | automated translation | |
| dc.subject | artificial intelligence | |
| dc.title | Вебзастосунок автоматичного перекладу текстів з використанням глибокого навчання | |
| dc.type | Bachelor Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: