Automatic Error Correction of Machine Translation Output
Automatická korektura chyb ve výstupu strojového překladu
diplomová práce (OBHÁJENO)
![Náhled dokumentu](/bitstream/handle/20.500.11956/82960/thumbnail.png?sequence=8&isAllowed=y)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/82960Identifikátory
SIS: 167264
Kolekce
- Kvalifikační práce [10923]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Mareček, David
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Matematická lingvistika
Katedra / ústav / klinika
Ústav formální a aplikované lingvistiky
Datum obhajoby
8. 9. 2016
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
automatická post-editace, strojový překlad, strojové učení s dohledem, zpracování přirozeného jazyka, TreexKlíčová slova (anglicky)
automatic post-editing, machine translation, supervised machine learning, natural language processing, TreexPředstavujeme MLFix, systém pro automatickou statistickou post-editaci, který je duchovním následníkem pravidlového systému, Depfixu. Cílem této práce bylo prozkoumat možné postupy automatické identifikace nejčastějších morfologických chyb tvořených současnými systémy pro strojový překlad a natrénovat vhodné statistické modely, které by byly postaveny na získaných znalostech. Provedli jsme automatickou i ruční evaluaci našeho systému a výsledky porovnali s Depfixem. Systém byl vyvíjen především na výstupech anglicko-českého strojového překladu, cílem ale bylo zobecnit post-editační proces tak, aby byl aplikovatelný na další jazykové páry. Upravili jsme původní pipeline, aby post-editovala výstupy anglicko-německého strojového překladu, a provedli dodatečnou evaluaci této modifikace. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
We present MLFix, an automatic statistical post-editing system, which is a spiritual successor to the rule- based system, Depfix. The aim of this thesis was to investigate the possible approaches to automatic identification of the most common morphological errors produced by the state-of-the-art machine translation systems and to train sufficient statistical models built on the acquired knowledge. We performed both automatic and manual evaluation of the system and compared the results with Depfix. The system was mainly developed on the English-to- Czech machine translation output, however, the aim was to generalize the post-editing process so it can be applied to other language pairs. We modified the original pipeline to post-edit English-German machine translation output and performed additional evaluation of this modification. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)