Gépi fordítás minőségbecslésének optimalizálása kétnyelvű szótár és WordNet segítségével

Napjainkban, a gépi fordítás minőségének becslése fontos feladat. Egy megbízható minőségbecslő rendszer időt és pénzt spórolhat meg cégek, kutatók és átlagfelhasználók számára. A hagyományos automatikus kiértékelő módszerek legnagyobb problémája, hogy referenciafordítást igényelnek és nem tudnak valós időben kiértékelni. A jelen kutatás egy olyan minőségbecslő rendszert mutat be, amely képes valós időben, referenciafordítás nélkül kiértékelni. A minőségbecslő rendszer felépítéséhez a QuEst keretrendszert implementáltuk és optimalizáltuk magyar nyelvre. Mindezek mellett, a QuEst rendszerhez új, saját jegyeket fejlesztettünk egy kétnyelvű szótár, illetve a WordNet segítségével. A saját jegyek alkalmazása minőségbeli javulást eredményezett a kiértékelésben. Az így létrehozott magyar nyelvre optimalizált jegyhalmaz 11%-kal jobb eredményt ad az alaprendszerhez képest. Az általunk implementált minőségbecslő rendszer megfelelő alapot képez egy angol-magyar gépi fordítást kiértékelő rendszerhez

Artificial Intelligence in Hungary - The First 20 Years = Mesterséges intelligencia Magyarországon - az első 20 év

A magyarországi mesterséges intelligencia kutatások történetéről 1996-ban készített áttekintés 2006-ban korszerűsített változata, bőséges irodalom jegyzékkel

The Modern Translator and Interpreter

Készült az ELTE Felsőoktatási Struktúraátalakítási Alapból támogatott programja keretében