Special Aspects of Machine Translation Technologies

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorШевченко, Ольга Миколаївна
dc.date.accessioned2022-07-05T08:33:53Z
dc.date.available2022-07-05T08:33:53Z
dc.date.issued2022-04
dc.description.abstractenThis paper describes some major machine translation methods designed to speed up the process of multilingual text translation. Machine translation is achieved by using a computer software transforming text from one language to another. At present several different machine translation approaches are used. Among them are: Rule-Based Machine Translation (RBMT), Statistical Machine Translation (SMT), Hybrid Machine Translation (HMT) and Neural Machine Translation (NMT). Most Rule-Based Machine Translation systems are word-based and create translations by parsing the source text. The focus is made on spelling and grammar of both source and target languages.. The text is split into grammatical constituents and the structure of a sentence is transferred into a target language. The translated words are fitted into the transferred structure. This method requires extensive lexicon with morphological, syntactic and semantic information and large sets of rules. Statistical Machine Translation is based on the analysis of the existing bilingual text corpora. Most modern SMT systems are phrase-based and generate translations using phrases found by statistical methods. The generated statistical models are analyzed by the system and the most likely translations are proposed. Neural Machine Translation uses artificial neural networks which predict the sequence of words and produce sentences. The main function of these trained neural networks is to encode and decode the source text. Each of these approaches has its advantages and disadvantages. However, current MT quality still remains imperfect as the natural languages are complex and work on different levels.uk
dc.description.abstractukЦя стаття дає короткий аналіз деяких основних методів машинного перекладу, призначеного для прискорення темпів перекладу багатомовного тексту. Машинний переклад досягається шляхом комп'ютерного програмного забезпечення, що трансформує текст з однієї мови на іншу. В даний час в машинному перекладі (MT) використовується кілька різних підходів: машинний переклад на основі правил (RBMT), машинний переклад на основі статистичних моделей (SMT), гібридний машинний переклад (НМТ), нейронний машинний переклад (NМТ). Більшість систем машинного перекладу на основі правил базується на аналізі слів і забезпечує переклад шляхом синтаксичного аналізу вихідного тексту. При цьому ситема аналізує орфографію та граматику речень вихідної мови та мови перекладу. Текст розбивається на граматичні складові, а існуюча структура вихідного речення застосовується у мові перекладу. Перекладені слова інтегруються в запропоновану структуру. Цей метод вимагає великої лексичної інформації та великого набору правил для кожної лінгвістичної пари. Статистичний машинний переклад базується на аналізі існуючих двомовних текстових корпусів. Більшість сучасних систем SMT здійснюють переклади за допомогою фраз, знайдених через застосування статистичних методів. Сформовані статистичні моделі аналізуються системою, яка пропонує найбільш вірогідні переклади. Нейронний машинний переклад використовує штучні нейронні мережі, які можуть передбачати послідовність слів і формувати речення. Основною функцією цих навчених нейронних мереж є кодування та декодування вихідного тексту. Кожен з них підходів має свої переваги і недоліки. Тим не менш, на даному етапі розвитку якість машинного перекладу (МТ) залишається поки недосконалою, оскільки природні мови є складними і працюють на різних рівнях.uk
dc.format.pagerangeС. 35-38.uk
dc.identifier.citationШевченко, О. М. Special Aspects of Machine Translation Technologies / Ольга Миколаївна Шевченко // Науковий вісник міжнародного гуманітарного університету, серія Філологія. – 2022. – №53. – Т.2. – С. 35-38.uk
dc.identifier.orcid0000-0001-6726-7269uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/48367
dc.language.isoenuk
dc.publisherОдеський міжнародний гуманітарний університетuk
dc.publisher.placeОдесаuk
dc.sourceНауковий вісник міжнародного гуманітарного університету, серія Філологія, 2022, №53, Т.2uk
dc.subjectmachine translation (MT)uk
dc.subjectRule-Based Machine Translation (RBMT)uk
dc.subjectStatistical Machine Translation (SMT)uk
dc.subjectHybrid Machine Translation (HMT)uk
dc.subjectNeural Machine Translation (NMT)uk
dc.subjectsource languageuk
dc.subjecttarget languageuk
dc.subject.udc81.322.4uk
dc.titleSpecial Aspects of Machine Translation Technologiesuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Special_aspects.docx
Розмір:
23.75 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (КАМГС3)