Как работает механизм самообучения в статистических машинах перевода?

Механизм самообучения в статистических машинах перевода работает на основе сбора и анализа параллельных текстов — коллекций, где каждый текст на одном языке имеет соответствующий перевод на другом. lingvanex.com postnauka.org

Процесс включает несколько этапов: lingvanex.com

1. Сбор обучающих данных. lingvanex.com Тексты берут из переводной литературы, многоязычных веб-сайтов и документов. lingvanex.com От качества и разнообразия учебного материала зависит точность перевода. lingvanex.com
2. Фразовый или n-граммный перевод. lingvanex.com Исходные предложения разбиваются на более мелкие части — фразы. lingvanex.com Машина распознаёт и сопоставляет единицы языка на исходном и целевом языках. lingvanex.com
3. Подсчёт вероятностей. lingvanex.com Система вычисляет вероятность того, что фраза на одном языке будет переведена определённым образом на другом. lingvanex.com Делается это на основе переводов в обучающих текстах. lingvanex.com Чем чаще встречается вариант перевода, тем выше его вероятность. lingvanex.com
4. Языковое моделирование. lingvanex.com Оценивается вероятность последовательности слов в исходном и целевом языках. lingvanex.com Это улучшает грамматическую корректность и связность сгенерированных переводов, помогает учитывать контекст и лингвистические особенности текста. lingvanex.com
5. Декодирование. lingvanex.com Автоматический переводчик ищет наиболее подходящий перевод для каждой исходной фразы. lingvanex.com Чтобы оценить несколько вариантов, учитываются статистические оценки и такие алгоритмы, как лучевой поиск или динамическое программирование. lingvanex.com
6. Переупорядочивание и постобработка. lingvanex.com Программа использует статистические данные из огромного количества текстов, чтобы учесть особенности языков для получения нового связного текста. lingvanex.com
7. Оценка. lingvanex.com Человек оценивает качество переводов статистической системы с помощью метрик, например BLEU (Bilingual Evaluation Understudy). lingvanex.com Результаты оценки используются для улучшения статистических моделей, обучающих данных и конфигурации системы. lingvanex.com

Таким образом, чем больше в распоряжении имеется языковых пар и чем точнее они соответствуют друг другу, тем лучше результат статистического машинного перевода. studizba.com