Statisztikai gépi fordítási módszereken alapuló egynyelvű szövegelemző rendszer és szótövesítő

Jelen munkában az SMT módszer alkalmazhatóságát vizsgáltam szófaji egyértelműsítő és szótövesítő feladat megoldására. Létrehoztam egy alaprendszert, illetve további lehetőségeket próbáltam ki a rendszer eredményeinek javítására. Megvizsgáltam, milyen hatást gyakorol a célnyelvi szótár méretének változtatása a rendszer minőségére, továbbá megoldást kerestem a tanító halmazban nem szereplő szavak elemzésének megoldására

Témaspecifikus gépi fordítórendszer minőségének javítása domain adaptáció segítségével

A mély tanulásos módszerek elterjedése napjainkban nagymértékben megváltoztatta a gépi fordítások emberi megítélését. A statisztikai gépi fordítórendszerekkel (SMT) szemben a neurálishálózat-alapon működő architektúrák (NMT) sokkal olvashatóbb fordításokat generálnak, melyek a hivatásos fordítók számára könnyebben és hatékonyabban javíthatók az utófeldolgozás során. Az új módszer nehézsége azonban, hogy a stabilan jó fodítási minőséget adó rendszerek tanításához nagy méretű tanítóanyagra van szükség. Ez azonban a legtöbb fordítócég vagy nyelvpár esetén nem áll rendelkezésre. Munkám során a kicsi és jó minőségű in-domain tanítóanyagokat adatszelekció segítségével feldúsítottam egy nagy méretű out-of-domain korpusz leginkább hasonló szegmenseivel. Az így létrehozott architektúrával sikerült statisztikailag szignifikáns mértékben javítanom a fordítórendszer minőségét az összes vizsgált esetben. Kutatásom során igyekeztem megtalálni a feladathoz leginkább alkalmas szelekciós módszert, illetve megvizsgáltam a rendszer működését több különböző nyelv- és domainpár kombinációval

Statisztikai és hibrid módszerek párhuzamos korpuszok feldolgozására

Eladásunkban foglalkozunk a statisztikai gépi fordítás minségének javításával, az egyre mélyebb hibridizáció alkalmazásával, majd az angol– magyar kísérletek mellett olyan, morfológiailag közelebb álló nyelvpárok bevonásával, mint a lovári cigány nyelv és a magyar. Az eladás második felében egy tisztán statisztikai alapon mköd szövegannotáló rendszer létrehozásával és kiértékelésével foglalkozunk

Minőségbecslő rendszer egynyelvű természetes nyelvi elemzőhöz

A pszicholingvisztikai indíttatású természetes nyelvi elemzés egy új, emberi nyelvelemzést modellező nyelvtechnológiai módszer. Ez a modell egy valós idejű elemző, amelynek párhuzamosan több szála elemzi egyszerre a bemeneten sorban érkező szavakat, kifejezéseket vagy mondatokat. A párhuzamosan futó szálak közül az egyik a minőségbecslő modul, amely menedzseli, szűri a hibás és zajos bemenetet, valamint tájékoztatja a többi szálat a bemenet aktuális minőségéről. A minőségbecslő modul felépítéséhez a gépi fordítás kiértékeléséhez használt minőségbecslés módszerét használtuk. Ahhoz, hogy a minőségbecslő modellünk a természetes nyelvi elemző egyik párhuzamosan futó szálát képezze, ötvöztük az eredeti minőségbecslő rendszert a feladatorientált architektúrával. A kutatásunk során felépítettünk egy feladatorientált minőségbecslő rendszert, amely az egynyelvű szöveg valós idejű minőségének becslésére alkalmas. Az általunk létrehozott rendszer segítségével ∼70%-os pontossággal tudjuk megbecsülni a bemeneti szöveg minőségét. A rendszer az AnaGramma magyar nyelvű elemzőhöz készült, de más nyelvekre is használható