Domain-specific English-Czech Neural Machine Translation

Bc. Martin Wörgötter

Diplomová práce

Anotace:

V této práci představujeme aktuální stav řešené problematiky v oblasti strojového překladu s využitím neuronových sítí. Shrnujeme, v čem spočívá obtížnost dosažení kvalitních výsledků strojového překladu. Stručně popisujeme dva state-of-the-art systémy schopné anglicko-českého překladu. Nakonec představujeme naše experimenty na překladu právních textů z korpusu EUR-Lex. Ukazujeme, že při překladu legislativních textů je možné dosáhnout tak kvalitních výsledků, jako je tomu s využitím statistického strojového překladu.

Abstract:

We present the state-of-the-art neural machine translation framework, explain the principles behind training neural machine translation systems and summarize the difficulties of achieving decent quality results. Next, we provide a brief survey on two state-of-the-art systems capable of English-Czech translation. And finally, we demonstrate our experiments of translating legal texts from the EUR-Lex corpus. We show that it is possible to achieve results on par with statistical machine translation systems on the translation of legal documents.

Keywords

artificial intelligence, cloud computing, deep learning, implementation, language modeling, machine learning, machine translation, neural networks, NLP

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 21. 5. 2018

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 18. 6. 2018
• Vedoucí: Mgr. et Mgr. Vít Baisa, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Adam Rambousek, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informatika / Umělá inteligence a zpracování přirozeného jazyka