Master Tesia
Title:
Itzulpen automatikoaren kalitate
estimaziorako bi tresnen konparaketa:
Quest++ eta sare neuronal bidezko
hurbilketa
Author:
Oneka Jauregi Mikelarena
Laburpena:
Itzulpen automatikoaren kalitatearen estimazio automatikoa (KEA), giza erreferentziarik
gabe, itzulpenen kalitatea neurtzean datza. Itzulpen automatikoak lagundutako itzulpen
prozesuak helburu ezberdinetarako lagun ditzake, hala nola, produktibitatea hazteko,
kostua aurreikusteko edota itzulpen sistema egokiena aukeratzeko. Azken urteotan gora
egin duen ikerketa arloa da KEArena. Ikasketa automatikoan oinarritu ohi dira sistemak,
eta sare neuronaletan oinarritutakoak gero eta hedatuagoak daude. Lan honetan,
KEArako bi tresna aurkezten dira: Quest++ eta sare neuronaletan oinarritutako sistema
bat. Ingelesa-gaztelera eta gaztelera-euskara hizkunta-bikoteetarako corpusak eskuratu,
aurreprozesatu eta bi tresnak testatu dira. Amaitzeko, egindako proben ebaluazioaren
bidez, tresnen arteko konparaketa burutu da.
Abstract:
The automatic quality estimation (QE) of machine translation consists in measuring the
quality of translations without access to human references. A QE system can help in
several aspects of translation processes involving machine translation and post-editing:
increasing productivity, estimating costs and selecting a machine translation system if
several systems are available. Interest in this research area has grown significantly in
recent years. Systems are usually based on machine learning, but the number of neural
network based systems is increasing. The aim of this project is to install and test two QE
systems: Quest++ and a neural network based system. In order to do that, we got and
preprocessed english-spanish and spanish-basque corpora. After testing and evaluating
both systems, a comparison has been done.
Tutor:
Gorka Labaka eta Iñaki Alegria
Urtea:
2018