Машинное обучение - одна из основных отраслей искусственного интеллекта. Его основная идея - не только использовать алгоритм, написанный компьютером, но и научиться решать задачу самостоятельно. В последние годы в сфере перевода очень актуален вопрос использования машинного обучения и его интеграции с исправлениями переводчика. Это новое направление в области профессионального перевода на английском языке называется post-edited machine translation (PEMT) или machine translation post-editing (MTPE). Во многих случаях результаты машинного перевода непригодны для публикации. Публикация таких результатов требует непосредственного исправления человека (переводчика). Поскольку совместные работы человека и машины показали хорошие результаты, это, в свою очередь, вызвало интерес к постредактированию и разработке автоматизированных систем постредактирования. В статье анализируются преимущества и недостатки широко используемых в настоящее время онлайн систем перевода с английского на казахский. Для реализации машинного обучения требуется большое количество корпусов на английском и казахском языках. Статья содержит код и результаты, которые позволяют собирать корпуса.
ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛИ FULL POST-EDITING НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНГЛО-КАЗАХСКОГО ПЕРЕВОДА
Опубликован July 2021
217
232
Аннотация
Язык
Қазақ
Как цитировать
[1]
Рахимова, Д. и Жақыпбаева, К. 2021. ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МОДЕЛИ FULL POST-EDITING НА ОСНОВЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНГЛО-КАЗАХСКОГО ПЕРЕВОДА . Вестник КазНПУ имени Абая. Серия: Физико-математические науки. 74, 2 (июл. 2021), 25–31. DOI:https://doi.org/10.51889/2021-2.1728-7901.04.