$45.53↑0.18€51.05↑0.37
Ексклюзив
13:47 • 314 перегляди
росія у жовтні втратила до 9 СУ-34 при можливості їх виробництва до 18 одиниць на рік PhotoVideo
13:35 • 1954 перегляди
МВФ представив сценарії перегляду тарифів в Україні - у Міненерго відповіли, чи чекати підвищень і коли
13:16 • 6836 перегляди
Латвія скликала екстрене засідання Радбезу ООН через жорстокі атаки рф на українців
12:23 • 12274 перегляди
Буданов: особу у формі медика з-під будинку у Борщагівці опитали, вона затримана
11:38 • 16869 перегляди
Україна очікує відкриття всіх переговорних кластерів з ЄС до кінця року - Прем'єр
Ексклюзив
11:27 • 23429 перегляди
Бронювання в обмін на мобілізацію: чому нова ідея уряду викликала критику
10:57 • 15901 перегляди
Зеленський прибув до Берліна на зустріч з Мерцом перед переговорами в Абу-ДабіVideo
09:57 • 19512 перегляди
США готують запит у НАТО збільшити внески на поставки зброї Україні - Bloomberg
09:22 • 15125 перегляди
Події у Петропавлівській Борщагівці розслідує ДБР - розпочали кримінальне провадження
08:26 • 20515 перегляди
Зеленський: рф випустила по Україні 17 балістичних ракет у день виборів у СШАPhoto

Інформаційне агентство «Українські Національні Новини».

Cуб'єкт у сфері онлайн-медіа; ідентифікатор медіа - R40-05926

Ресурс призначений для осіб, які досягли 21-річного віку

Всі права захищені. © 2007 — 2026

Реклама

Машинний переклад не впорався з розумінням великих текстів

Київ • УНН

 • 88667 перегляди

КИЇВ. 6 вересня. УНН. Група швейцарських і британських дослідників запропонувала новий метод експертної оцінки машинного перекладу, який дозволяє перевірити, наскільки повно переклад передає зміст оригіналу, і наскільки він правильний із точки зору граматики - причому не на рівні окремих пропозицій, а на рівні цілого тексту. Виявилося, що машинний переклад із китайської на англійську поступається людському перекладу за обома критеріями, інформує УНН із посиланням на arXiv.org.

Машинний переклад не впорався з розумінням великих текстів

В останні роки розробникам вдалося домогтися успіхів у машинному перекладі і багато в чому — завдяки використанню нейромереж, які дозволяють враховувати контекст переведених слів. Два роки тому “рекордно точний” машинний переклад на основі глибокого навчання представила Google.

Зазвичай системи машинного перекладу перед запуском перевіряються або за допомогою спеціальних алгоритмів, або вручну людьми. У другому випадку перевірка, нехай і відбувається повільніше, дозволяє оцінити якість набагато повніше. Проте, навіть така перевірка в основному проходить на рівні пропозицій, і значно рідше — тексту, що може відбитися на зв’язності цілого тексту і, як наслідок, його розумінні читачем.

Новий метод для оцінки якості машинного перекладу запропонували вчені під керівництвом Самюеля Лойблі з Цюріхського університету. Їх метод оснований на оцінці експертами всього двох параметрів: відповідності початкового тексту (adequacy) і плавності (fluency). Така оцінка зводиться до вибору кращого варіанту перекладу на основі двох питань: “Який переклад краще передає зміст вихідного тексту?” І “Який переклад граматично більш правильний?”.

Для перевірки свого методу вчені попросили 100 професійних перекладачів оцінити фрагменти перекладу з китайської на англійську: частина з них була зроблена перекладачами, а частина — за допомогою машинного перекладу. Дослідники з’ясували, що за обома параметрами тексти, перекладені людьми, перевершують машинний переклад.

Автори таким чином показали, що методики оцінки якості машинного перекладу повинні вийти на більш широкий контекстний рівень: кількох пропозицій або навіть цілих текстів.

Нагадаємо, влада Великої Британії оголосила про намір провести випробування мережі стандарту 5G на залізниці. Під час випробувань планується перевірити можливість нового стандарту забезпечувати безперервний високошвидкісний доступ до інтернету на всьому протязі маршруту.