Neuronový strojový překlad pro jazykové páry s malým množstvím trénovacích dat
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto práca sa zaoberá neurónovým strojovým prekladom pre tzv. low-resource jazyky. Cieľom bolo pomocou experimentov vyhodnotiť súčasné techniky a navrhnúť ich vylepšenia. Prekladové systémy v tejto práci využívali architektúru neurónových sietí transformer a boli natrénované pomocou frameworku Marian. Vybranými jazykovými pármi pre experimenty boli slovenčina s chorvátčinou a slovenčina so srbčinou. V experimentoch boli predmetom skúmania techniky transfer learning a semi-supervised learning.
This thesis deals with neural machine translation (NMT) for low-resource languages. The goal was to evaluate current techniques by using the experiments and suggest their improvements. The translation systems in this thesis used the neural network transformer architecture and were trained by the Marian framework. The selected language pairs were Slovak with Croatian and Slovak with Serbian. The subjects of the experiments were the transfer learning techniques and semi-supervised learning.
This thesis deals with neural machine translation (NMT) for low-resource languages. The goal was to evaluate current techniques by using the experiments and suggest their improvements. The translation systems in this thesis used the neural network transformer architecture and were trained by the Marian framework. The selected language pairs were Slovak with Croatian and Slovak with Serbian. The subjects of the experiments were the transfer learning techniques and semi-supervised learning.
Description
Citation
FILO, D. Neuronový strojový překlad pro jazykové páry s malým množstvím trénovacích dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Richard Růžička, Ph.D., MBA (předseda)
doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (místopředseda)
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (člen)
Ing. Bohuslav Křena, Ph.D. (člen)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-08-28
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Stručne popíšte skóre typu BLEU. Ako presne počítate BLEU skóre cez nástroj SacreBLEU? Uveďte príklad. Porovnával jste výsledky vašeho překladu s použitím existujícího řešení s použitím třetího jazyka? Prováděl jste nějaké úpravy frameworku, který jste použil? Jak definujete slovník?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení