Development of a model and software solution for the problem of determining unknown words in post-editing machine translation

2021

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.51301/vest.su.2021.v143.i1.08
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Machine translation is the technology of consecutive translation of texts from one language to another by a computer program. As a result of machine translation, there are always certain disadvantages that can be solved by post-editing. Post-editing-human processing of text after machine translation. Today, many language providers are actively developing this field, developing methods of training editors and post-editing methods. The article provides an overview of existing methods for finding unknown words in post-editing machine translation. In this paper, we consider the problem of determining unknown words in post-editing machine translation for the Kazakh language. The analysis of existing methods for finding unknown words in post-editing machine translation is carried out. A model for the development of unknown words in post-editing machine translation for the English-Kazakh and Russian-Kazakh languages, practical results and software implementation are presented.