МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Санкт-Петербургский государственный

электротехнический университет

«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)

Кафедра АПУ

Отчет

по дисциплине «Инженерия знаний»

Тема: Достижения систем перевода

Студент гр.0391	_______________	Чащин Д.
Преподаватель	_______________	Котова Е.Е.

Санкт-Петербург

2023

Оглавление

Оглавление 2

Введение 3

Методы систем перевода 3

Онтология 6

Тезаурус 6 Список источников 9

Введение

Современное общество стало все более глобализированным, в результате чего взаимосвязи между различными культурами и языками стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Но как быть, когда необходимо передать информацию или коммуницировать с людьми, говорящими на другом языке? В таких случаях проявляется необходимость в разработке и использовании систем перевода. Данная курсовая работа посвящена изучению достижений современных систем перевода, анализу их производительности и возможных областей применения. Основной целью данного исследования является оценка эффективности систем перевода и выявление их преимуществ и ограничений.

Методы систем перевода

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) играют ключевую роль в разработке современных систем перевода. Системы перевода основаны на алгоритмах, которые обрабатывают и анализируют текст на одном языке, а затем генерируют соответствующий перевод на другой язык.

Самый распространенный вид, который используется больше всех - Статистический перевод.

Этот метод основан на вероятностных моделях и статистическом анализе больших объемов текста на разных языках.

• Интернет-переводчики: многие популярные онлайн-платформы, такие как Google Translate и Yandex.Translate, используют статистический перевод для предоставления быстрого и автоматического перевода текста на различные языки.

• Машинный перевод в устных и письменных формах коммуникации: статистический перевод используется в системах автоматического перевода, которые могут быть использованы в различных ситуациях коммуникации, таких как телефонные разговоры, видеоконференции, письма и т. д.

• Перевод веб-страниц: статистический перевод применяется для перевода веб-страниц на разные языки, что позволяет пользователям получить доступ к информации, размещенной на страницах на других языках.

• Перевод документов и локализация: статистический перевод широко используется при переводе документов, включая научные статьи, правовые документы, медицинскую документацию и др. Также статистический перевод используется для локализации программного обеспечения и веб-сайтов, чтобы адаптировать их для различных языковых и региональных настроек.

• Исследования и разработки: статистический перевод является активной областью исследований и разработок в области машинного перевода, где ученые и специалисты по языкам исследуют новые методы и алгоритмы для улучшения качества и эффективности перевода.

Нейронные сети тоже являются распространенным методом для перевода.

• Машинный перевод: нейронные сети используются для создания систем автоматического перевода, которые могут адаптироваться к различным языкам и контекстам. Это позволяет достичь более точного и понятного перевода.

• Голосовой перевод: нейронные сети применяются для разработки систем голосового перевода, которые позволяют людям общаться на разных языках через голосовые команды и ответы.

• Обработка естественного языка (NLP): нейронные сети используются в NLP для анализа и синтеза текста на разных языках. Это позволяет автоматически обрабатывать и понимать сложную семантическую и синтаксическую информацию.

• Анализ машинного перевода: нейронные сети применяются для анализа и оценки качества машинного перевода. Это позволяет разработчикам и исследователям улучшить и оптимизировать системы перевода.

Глубокое обучение - это метод, основанный на многократной обработке и анализе больших объемов данных. В системах перевода глубокое обучение используется для построения сложных моделей перевода, которые учитывают множество факторов, таких как контекст, семантика и грамматика. Глубокое обучение позволяет системам перевода обрабатывать и переводить тексты сложной структуры и высокого уровня.

• Машинный перевод: глубокие нейронные сети используются для создания систем автоматического перевода, которые могут адаптироваться к различным языкам и контекстам. Это позволяет достичь более точного и понятного перевода, учитывая контекст и семантику.

• Голосовой перевод: глубокое обучение применяется для разработки систем голосового перевода, которые позволяют людям общаться на разных языках через голосовые команды и ответы. Это позволяет создать натуральный и понятный голосовой перевод.

• Обработка естественного языка (NLP): глубокое обучение используется в области NLP для анализа и синтеза текста на разных языках. Это позволяет автоматически обрабатывать и понимать сложную семантическую и синтаксическую информацию.

• Анализ машинного перевода: глубокие нейронные сети используются для анализа и оценки качества машинного перевода. Это позволяет разработчикам и исследователям улучшить и оптимизировать системы перевода.

• Глубокий машинный перевод: глубокие нейронные сети позволяют создавать сложные модели перевода, учитывающие контекст, семантику и грамматику текста. Это позволяет достичь более точного и естественного перевода, особенно при обработке текстов сложной структуры и высокого уровня.