Cải tiến chất lượng dịch máy kết hợp giải pháp xây dựng kho ngữ liệu phục vụ đánh giá chất lượng hệ thống dịch tự động tiếng Việt

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Huỳnh Công Pháp; Nguyễn Văn Bình

Từ khóa:

dịch máy
cải tiến chất lượng dịch máy
kho ngữ liệu
đánh giá chất lượng dịch máy
hiệu đính bản dịch

Tóm tắt

Đánh giá và cải tiến chất lượng dịch máy, đặc biệt các hệ thống dịch tự động tiếng Việt ngày càng trở nên cấp bách bởi chất lượng dịch tự động hiện nay đạt chất lượng quá thấp so với yêu cầu thực tế trong thời kỳ hội nhập và “thế giới phẳng”. Hiện nay có nhiều phương pháp và độ đo khác nhau để đánh giá chất lượng các hệ thống dịch tự động, nhưng quá trình đánh giá chưa đóng góp dữ liệu để giúp cải thiện hệ thống dịch. Chất lượng của các hệ thống dịch tự động phụ thuộc rất lớn vào nguồn dữ liệu mà hệ thống sử dụng, cả về số lượng và chất lượng. Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ đề xuất giải pháp kết hợp việc đánh giá chất lượng các hệ thống dịch tự động với quá trình cải tiến chất lượng bản dịch máy và xây dựng kho ngữ liệu phục vụ đánh giá chất lượng các hệ thống dịch tự động tiếng Anh – tiếng Việt hiện nay.

Tài liệu tham khảo

    [1] Đào Ngọc Tú, “Nghiên cứu về dịch thống kê dựa vào cụm từ và thử nghiệm với cặp ngôn ngữ Anh – Việt”, Luận văn thạc sỹ Khoa học máy tính, Học viện Công nghệ Bưu chính viễn thông, 2012.
    [2] Đinh Điền, Lý Ngọc Minh, “Ứng dụng Ngữ liệu Song ngữ Anh-Việt trong Giảng dạy Ngôn ngữ”, hội thảo Liên ngành NNH Ứng dụng & Giảng dạy Ngôn ngữ, 11/2015, Huế, tr.559-567.
    [3] Nguyễn Hữu Siêu, Lâm Tùng Giang, Võ Trung Hùng (2010), “Nghiên cứu xây dựng từ điển cho hệ thống dịch tự động UNL - Tiếng Việt”, Tạp chí KH&CN Đại học Đà Nẵng số 4(39) 2010.
    [4] Huỳnh Công Pháp, Đặng Đại Thọ, Nguyễn Văn Bình (2015), “Cải tiến chất lượng dịch tự động bằng giải pháp mở rộng kho ngữ liệu”, Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc gia: Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin, FAIR 2015, Số: ISBN: 978-604-913-397-8, Trang: 315–320.
    [5] Trung tâm từ điển học Vietlex, Giới thiệu Kho ngữ liệu tiếng Việt (Vietnamese Corpus), truy cập ngày 27/09/2016, http://www.vietlex.com/help/about_corpus.htm
    [6] Trung tâm Ngôn ngữ học Tính toán của Trường ĐH Khoa học Tự nhiên – Tp.HCM, Kho ngữ liệu song ngữ tiếng Anh – tiếng Việt EVC, truy cập ngày 27/09/2016, http://www.clc.hcmus.edu.vn/wp-content/uploads/resources/Corpus/CLC_EVC.zip
    [7] Đánh giá trực tuyến các kết quả dịch tự động, http://asiya.cs.upc.edu/demo/asiya_online.php
    [8] Arne Mauser, Hermann Ney (2008), “Automatic evaluation measures for statistical machine translation system optimization”, International Conference on Language Resources and Evaluation.
    [9] Boitet C. (2007), Corpus pour la TA: types, tailles, et problèmes associés, selon leur usage et le type de système, Revue française de linguistique appliquée, Vol. XII –2007, pp. 25-38.
    [10] Green, Spence, Jeffrey Heer, and Christopher D. Manning (2013), The Efficacy of Human Post-Editing for Language Translation, ACM Human Factors in Computing Systems.
    [11] Huynh C-P. (2010), “Des suites de test pour la TA à un système d’exploitation de corpus alignés de documents et métadocuments multilingues, multiannotés et multimedia”, PhD thesis-National Polytechnic Institute of Grenoble, 228 p.
    [12] Läubli, Samuel, Mark Fishel, Gary Massey, Maureen Ehrensberger-Dow, and Martin Volk (2013), Assessing post-editing efficiency in a realistic translation environment, Proceedings of the 2nd Workshop on Post-editing Technology and Practice (WPTP), p. 83–91.
    [13] Matthew Snover, Bonnie Dorr, Richard Schwartz, Linnea Micciulla, John Makhoul, A Study of Translation Edit Rate with Targeted Human Annotation.
    [14] Plitt, Mirko and Francois Masselot (2010), “A Productivity Test of Statistical Machine Translation Post-Editing in A Typical Localisation Context”, Prague Bulletin of Mathematical Linguistics, 93:7–16.
    [15] Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., and Zhu, W. J. (2002), "BLEU: a method for automatic evaluation of machine translation" in ACL-2002: 40th Annual meeting of the Association for Computational Linguistics pp. 311–318.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

May 31, 2017
Download
PDF
Cách trích dẫn
Huynh Cong Phap, Nguyen Van Binh. “Cải tiến chất lượng dịch máy kết hợp giải pháp xây dựng Kho ngữ liệu phục vụ đánh Giá chất lượng hệ thống dịch tự động tiếng Việt”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 5, số p.h 114, Tháng Năm 2017, tr 46-51, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/3029.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##