| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 7 / 7
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
UGLAŠEVANJE PARAMETROV PRI STATISTIČNEM STROJNEM PREVAJANJU
Jani Dugonik, 2013, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu se bomo osredotočili na uglaševanje sistema za strojno prevajanje. V okviru tega bomo vzpostavili sistem za strojno prevajanje, ki temelji na statističnih modelih. Omejili se bomo na prevajanje iz slovenščine v angleščino. Rezultate bomo ocenili z metriko BLEU. Pričakujemo, da bo naš pristop primerljiv z ostalimi metodami.
Keywords: strojno prevajanje, statistično strojno prevajanje, jezikovni model, evolucijski algoritem, uteži, uglaševanje, optimizacija
Published: 11.07.2013; Views: 1330; Downloads: 129
.pdf Full text (1,28 MB)

2.
ANALIZA SPLETNIH JEZIKOVNIH PREVAJALNIKOV
Peter Kolar, 2014, undergraduate thesis

Abstract: V diplomski nalogi smo preučili uporabnost in praktičnost prosto dostopnih spletnih prevajalnikov Google Translate, Amebis Presis in Bing Translator pri prevajanju besedila s področja tehnologije iz angleškega v slovenski jezik. Uporabnost in razumevanje prevedenega besedila smo preverili s pomočjo ankete, katero so izpolnjevali študenti Fakultete za računalništvo in matematiko Univerze v Mariboru, in nato na podlagi odgovorov izvedli analizo, predstavili in po kakovosti ter uporabnosti spletne prevajalnike tudi razvrstili.
Keywords: spletni prevajalniki, strojno prevajanje, evalvacija, Google Translate, Amebis Presis, Bing Translator
Published: 16.05.2014; Views: 1173; Downloads: 105
.pdf Full text (1,29 MB)

3.
O avtomatski evalvaciji strojnega prevajanja
Darinka Verdonik, Mirjam Sepesy Maučec, 2013, original scientific article

Abstract: Stalen del razvoja strojnega prevajanja je evalvacija prevodov, pri čemer se v glavnem uporabljajo avtomatski postopki. Ti vedno temeljijo na referenčnem prevodu. V tem prispevku pokažemo, kako zelo različni so lahko referenčni prevodi za področje podnaslavljanja ter kako lahko to vpliva na oceno – ista metrika lahko isti prevajalnik oceni kot neuporaben ali kot zelo uspešen samo na podlagi tega, da uporabimo referenčne prevode, ki so pridobljeni po različnih postopkih, vendar vedno jezikovno in pomensko povsem ustrezni.
Keywords: strojno prevajanje, vrednotenje, evalvacija, referenčni prevod, BLEU, TER
Published: 10.07.2015; Views: 341; Downloads: 210
.pdf Full text (442,77 KB)
This document has many files! More...

4.
5.
Primerjava prevodov brezplačnih spletnih prevajalnikov
Gregor Purgaj, 2016, undergraduate thesis

Abstract: Predmet diplomskega dela so spletni prevajalniki Bing Translator, Google Translate in Amebis Presis. Analizirali smo, kako uspešno navedeni prosto dostopni spletni prevajalniki pri prevajanju upoštevajo oblikovno-skladenjska pravila pri prevajanju preprostejših stavčnih struktur iz nemškega jezika v slovenski jezik in katere izmed analiziranih struktur povzročajo posameznim programom največ težav. Vzorec je zajemal skupaj sto deset primerov in je bil razdeljen v osem različnih kategorij. Kot procentualno najuspešnejši se je pri prevajanju izkazal program Amebis Presis, drugi je bil Google Translate, najslabše pa je prevajal program Bing Translator.
Keywords: strojno prevajanje, spletni prevajalniki, Bing Translator, Google Translate, Amebis Presis
Published: 22.09.2016; Views: 457; Downloads: 48
.pdf Full text (614,13 KB)

6.
Pregled prosto dostopnih strojnih prevajalnikov
Daniel Hari, 2018, diploma project paper

Abstract: V projektni nalogi so predstavljene vrste strojnega prevajanja, ki so vgrajene v različne prevajalnike. Ti prevajalniki omogočajo, da se posamezna beseda ali daljše besedilo na podlagi izvedbe določenih algoritmov samodejno prevede iz izvornega jezika v ciljni jezik. Poznamo več načinov strojnega prevajanja, ki jih v nalogi tudi predstavimo. Vsako strojno prevajanje se razlikuje po načinu prevajanja oz. svojih značilnostih, različni načini prevajanja pa imajo tudi določene skupne lastnosti, kot sta sprotno učenje in iskanje dobrih prevodov v slovarjih ali bazah podatkov, ki pripomorejo k bolj natančnemu prevodu same besede oz. besedila. Naloga je sestavljena iz teoretičnega in praktičnega dela. V teoretičnem delu je predstavljen pregled načinov prevajanja, v praktičnem delu pa analiza kakovosti prevajanja posameznih prosto dostopnih prevajalnikov.
Keywords: Strojno prevajanje, strojni prevajalniki, slovarji, korpus, strojno učenje, statistični pristop.
Published: 05.02.2019; Views: 293; Downloads: 69
.pdf Full text (3,35 MB)

7.
Analiza metrik za avtomatsko vrednotenje strojnih prevodov
Klemen Arzenšek, 2018, diploma project paper

Abstract: V projektu smo opravili pregled metrik za avtomatsko vrednotenje strojnih prevodov. Testirali smo določene metrike za ocenjevanje prevodov iz angleščine v slovenščino. Vsi testi so bili opravljeni z metrikami direktno iz Linux terminala. Testirali smo tako, da smo vsako metriko oz. sklop metrik lokalno zaganjali, vsako metriko posebej z več testnimi vzorci, da smo dobili več rezultatov in tako odpravili nepotrebna odstopanja. V poročilu bomo predstavili tudi osnove strojnega prevajanja in osnove vrednotenja le-tega. Metrike, ki smo jih uporabili pri testiranju, bomo podrobno opisali in v praksi preizkusili.
Keywords: strojno prevajanje, evalvacija, metrika avtomatske evalvacije
Published: 05.02.2019; Views: 288; Downloads: 29
.pdf Full text (1,18 MB)
This document has many files! More...

Search done in 0.1 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica