Повышение эффективности систем машинного перевода: анализ метрик оценки качества перевода
Аннотация
Работа посвящена решению актуальной задачи повышения эффективности систем машинного перевода путем анализа и разработки метрик оценки качества перевода. Современные системы машинного перевода генерируют большой объем данных, что требует надежных методов оценки их качества для повышения точности и надежности перевода.
В данной работе подробно изучены существующие метрики оценки перевода, такие как BLEU, ROUGE и METEOR, и выявлены их ограничения. На основе этого анализа предложены метрики, адаптированные к различным жанрам текстов: художественным, техническим и документационным. Разработанные метрики учитывают специфические особенности каждого жанра, что позволяет проводить более точный и объективный анализ качества перевода.
Использование методов машинного обучения позволило улучшить качество перевода, учитывая лексическую, семантическую и стилистическую адекватность. В работе также проведен сравнительный анализ эффективности популярных онлайн-переводчиков, таких как PROMT, Yandex, Google и DeepL, на основе новых метрик.
Для автоматизации процесса оценки качества перевода было разработано программное обеспечение на основе разработанных метрик, которое автоматизирует процессы токенизации, вычисления метрик и сравнения результатов с эталонными текстами.
Результаты исследования показали, что разработанные метрики демонстрируют высокую точность и надежность в оценке качества перевода, превосходя традиционные методы. На основе данных результатов были подготовлены и опубликованы научные статьи в ведущих научных журналах, подтверждающие значимость и новизну предложенных подходов.
Внедрение разработанных метрик в системы машинного перевода способствует повышению объективности оценки переводов, улучшению качества машинного перевода и развитию новых методов обработки естественного языка.
В данной работе подробно изучены существующие метрики оценки перевода, такие как BLEU, ROUGE и METEOR, и выявлены их ограничения. На основе этого анализа предложены метрики, адаптированные к различным жанрам текстов: художественным, техническим и документационным. Разработанные метрики учитывают специфические особенности каждого жанра, что позволяет проводить более точный и объективный анализ качества перевода.
Использование методов машинного обучения позволило улучшить качество перевода, учитывая лексическую, семантическую и стилистическую адекватность. В работе также проведен сравнительный анализ эффективности популярных онлайн-переводчиков, таких как PROMT, Yandex, Google и DeepL, на основе новых метрик.
Для автоматизации процесса оценки качества перевода было разработано программное обеспечение на основе разработанных метрик, которое автоматизирует процессы токенизации, вычисления метрик и сравнения результатов с эталонными текстами.
Результаты исследования показали, что разработанные метрики демонстрируют высокую точность и надежность в оценке качества перевода, превосходя традиционные методы. На основе данных результатов были подготовлены и опубликованы научные статьи в ведущих научных журналах, подтверждающие значимость и новизну предложенных подходов.
Внедрение разработанных метрик в системы машинного перевода способствует повышению объективности оценки переводов, улучшению качества машинного перевода и развитию новых методов обработки естественного языка.