Please use this identifier to cite or link to this item:https://hdl.handle.net/20.500.12259/32407
Type of publication: Straipsnis kitose duomenų bazėse / Article in other databases (S4)
Field of Science: Filologija / Philology (H004)
Author(s): Daudaravičius, Vidas
Title: Pradžia į begalybę : mašininis vertimas ir lietuvių kalba / Vidas Daudaravičius
Other Title: Openning to infinity: machine translation and lithuanian language
Is part of: Darbai ir dienos. , 45 (2006)
Extent: p. 7-18
Date: 2006
Abstract: Mašininis vertimas yra kompleksinis uždavinys, apimantis teorinius ir praktinius įvairių mokslo sričių metodus: informacinių technologijų, lingvistikos, psichologijos, filosofijos. Verčiant automatiškai labai susimažėja finansinės ir laiko sąnaudos vertimui. Galima skirti penkias mašininio vertimo naudojimo sritis: 1) individualus vertimas; 2) atsitiktinis vertimas; 3) individualus profesionalus vertimas; 4) pramoninis profesionalus vertimas; 5) dokumentų paieškos užklausų vertimas. Mašininis vertimas gali būti skirstomas į formalųjį ir statistinį. Formalusis mašininis vertimas skirstomas į 3 tipus: tiesioginį, transformacinį, metakalbinį. Jo etapai – morfologinė analizė ir vienareikšmiškumas; sintaksinė analizė; transformavimas. Statistinis vertimas gali būti frazinis ir leksinis. Statistinis mašininis vertimas gali gana tiksliai perteikti bendrą turinį, nors ir ne viskas bus logiškai išversta. Pagrindinė tokio vertimo problema – lygiagrečių tekstynų dydis, kuris riboja leksiką ir gramatiką. Straipsnyje taip pat aptariamas Vytauto Didžiojo universiteto projektas „Internetinė informacijos vertimo priemonė“ ir mašininio vertimo kokybės vertinimas. Mašininio vertimo atveju kokybės rodikliu laikytinas procentas sakinių, įvertintas trimis ir daugiau balų
The article dwells on the most important landmarks in the history of machine translation (MT). In the middle of the twentieth century, at the time when discussions about machine translation started, it was thought that after several years every person would have a small device allowing people to communicate in any language. Today the view towards machine translation has become more pragmatic. For example, everyone agrees that machine translation of fiction will never be of satisfactory quality. The article discusses three key methods of machine translation, namely, statistical, rulebased, and logical. For practical purposes, often several methods of machine translation areintegrated. In rule-based machine translation the most important role is played by dictionaries and sets of rules. The article demonstrates that morphological, syntactic, and semantic ambiguities are the main obstacles for creating a high quality formal machine translation product. Statistical machine translation is based on data from parallel and monolingual corpora. While statistical machine translation is good for capturing the key words of a sentence, the overall quality of a translation remains low. The limited size of parallel corpora is the main obstacle of statistical machine translation. The article also discusses evaluation criteria for assessing MT quality, which is often very problematic
Internet: https://eltalpykla.vdu.lt/1/32407
https://www.vdu.lt/cris/bitstream/20.500.12259/32407/1/ISSN2335-8769_2006_N_45.PG_7-18.pdf
https://hdl.handle.net/20.500.12259/32407
Affiliation(s): Vytauto Didžiojo universitetas
Appears in Collections:Darbai ir dienos / Deeds and Days 2006, nr. 45
Universiteto mokslo publikacijos / University Research Publications

Files in This Item:
marc.xml11.09 kBXMLView/Open

MARC21 XML metadata

Show full item record

Page view(s)

54
checked on Sep 12, 2019

Download(s)

60
checked on Sep 12, 2019

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.