Juhendamata masintõlge kasutades keeltevahelisi fraaside vektoresitusi
Nimi
Andre Tättar
Kokkuvõte
Praegused parimad masintõlke süsteemid saavutavad suurepäraseid tulemusi, kuid nõuavad tulemuste saamiseks suuri paralleelkorpusi. Palju tööd on tehtud, et saada häid tõlketulemusi väikese paralleelkorpusega keeltepaaridele, aga võrreldavaid tulemusi suurte paaralleelkorpusega keeltele pole saadud.
Selles töös ma pakun välja uudse süsteemi, mis teeb juhendamata masintõlget kasutades n-grammide(fraaside) vektoresitusi, mille abil õpitakse keeltevahelisi fraaside vektoresitusi.
Minu lahendus nõuab ainult ühekeelseid korpuseid. Ma raporteerin oma tulemused eesti - inglise - eesti keelepaari vahel. Arendatud süsteem ei tööta nii hästi kui loodetud, aga testide järgi võib öelda, et see töötab paremini kui, sõna-sõnalt otse tõlkida.
Selles töös ma pakun välja uudse süsteemi, mis teeb juhendamata masintõlget kasutades n-grammide(fraaside) vektoresitusi, mille abil õpitakse keeltevahelisi fraaside vektoresitusi.
Minu lahendus nõuab ainult ühekeelseid korpuseid. Ma raporteerin oma tulemused eesti - inglise - eesti keelepaari vahel. Arendatud süsteem ei tööta nii hästi kui loodetud, aga testide järgi võib öelda, et see töötab paremini kui, sõna-sõnalt otse tõlkida.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Mark Fishel
Kaitsmise aasta
2018