Uporaba evolucijskih algoritmov v statističnem in hibridnem strojnem prevajanjuDugonik, Jani (Avtor) Brest, Janez (Mentor) Sepesy Maučec, Mirjam (Komentor) evolucijski algoritemstatistično strojno prevajanjenevronsko strojno prevajanjehibridni pristop strojnega prevajanjaoptimizacijapredstavitev besedklasifikacijaobratno prevajanjeDoktorska disertacija obravnava področje strojnega prevajanja visoko fleksibilnih jezikov, osredotoča pa se na izzive tako statističnega kot nevronskega strojnega prevajanja, ki jih prinašajo strukturne razlike med visoko fleksibilnimi jeziki in angleščino. Naša raziskava vključuje tudi eksperimentalni del, izveden na jezikovnem paru \mbox{slovenščina--angleščina}, ki zajema prevajanje v obe smeri. V prvem eksperimentu smo načrtovali nov pristop za optimizacijo parametrov v statističnem strojnem prevajanju z uporabo evolucijskih algoritmov. Primerjali smo sisteme statističnega strojnega prevajanja, optimizirane s klasičnimi algoritmi za optimizacijo uteži v statističnem strojnem prevajanju, in sisteme, optimizirane z evolucijskimi algoritmi. V drugem eksperimentu pa smo načrtovali in razvili hibridni pristop, ki vključuje sisteme statističnega in nevronskega strojnega prevajanja. Izvorno poved in dva ciljna prevoda, prevedena z obema sistemoma, smo pretvorili v isti vektorski prostor, iz katerega smo nato pridobili vektorje značilk. V okviru doktorske disertacije smo pred\-lagali nov nabor značilk. Z uporabo klasifikatorjev smo nato izbrali boljšega izmed dveh prevodov, statističnega in nevronskega. Evalvacijo sistemov strojnega prevajanja smo izvedli z uporabo uveljavljenih metrik, kot so BLEU, TER, chrF in COMET. Opravili smo statistično analizo eksperimentalnih rezultatov s ponovnim vzorčenjem, ki je pokazala statistično pomembne razlike v kakovosti ustvarjenih prevodov. Eksperimentalni rezultati potrjujejo, da smo s predlaganimi pristopi izboljšali kakovost strojnih prevodov.[J. Dugonik]20252024-06-04 10:34:49Doktorsko delo/naloga88990sl