Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

Сравнительный анализ систем машинного перевода и онлайн-переводчиков Гугл и Яндекс

  • 12 страниц
  • 2021 год
  • 0 просмотров
  • 0 покупок
Автор работы

Зачёт

Группа специалистов-студлансеров, работаем с 2001 г. Университетское образование с 2002 г.

200 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

С информационным взрывом и глобализацией всех видов коммерческой деятельности мир остро нуждается в компетентных переводчиках. Столкнувшись с огромными объемами документов, составленными или переводимыми на все большее количество разных языков, люди приходят к выводу о необходимости в использовании машинных ресурсов для перевода, так как его значительная часть является механической, рутинной и подавляющей воображение работой. Все виды машинного перевода неизбежно становятся глобальной индустрией в этой сфере.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
Часть 1. Обоснование выбора темы 4
Часть 2. Сравнительный анализ систем машинного перевода и онлайн-переводчиков Гугл и Яндекс 4
Часть 3. Сравнение перевода самостоятельно выбранного фрагмента 9
текста 9
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 11
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 12

Термин машинный перевод понимается, по крайней мере, в двух смыслах. Машинный перевод в узком смысле – это процесс перевода некоторого текста с одного естественного языка на другой, реализуемый компьютером полностью или почти полностью. В ходе данного процесса на вход машины подается текст, словесная часть которого не сопровождается никакими дополнительными указаниями, а на выходе получается текст на другом языке, являющийся переводом входного, причем преобразование входного текста в выходной происходит без вмешательства человека (иногда допускается постредактирование).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Аматов А. М. К вопросу машинного перевода: энтропия языковой системы и способы ее преодоления // Вестник ЛГУ им. А.С. Пушкина.2008. No2 (13) С.71-90.
2. Беляева Л. Н. Лингвистические автоматы в современных гуманитарныхтехнологиях: Учебное пособие. СПб, 2007.
3. Борисова И. А. К опыту постредактирования на материале англо-русского перевода с помощью автоматических систем Google translate и Prompt // Вестник МГЛУ. 2014. No13 (699) С.53-59.
4. Борисова И. А. Коммуникация между интернет-пользователями – носителями различных языков // Вестник МГЛУ. 2013. No13 (673) С.28-34.
5. Воронович В. В. Машинный перевод. Конспект лекций для студентов 5-го курса специальности «Современные иностранные языки». Минск, 2013 - 39 с.
6. Карасев И. В., Артюшина Е. А. Системы машинного перевода // Успехисовременного естествознания. 2011, No7, С.117-118.
7. Максименко О. И., Чинина Д. С. Обзор системы машинного перевода «Google Переводчик» (на примере финского языка). // Science Time,2014, No5 (5), С.133-139.
8. Новожилова А. А. Машинные системы перевода: качество ивозможности использования // Вестник ВолГУ. Серия 2: Языкознание.2014. No3 С.67-73
9. Семенов А.Л. Современные информационные технологии и перевод. М., 2008.
10. Степанова Д.В. Лингвистические аспекты перевода на русский язык английских терминологических словосочетаний с использованием корпуса параллельных текстов. Мн., 2007.
11. Федоров А. В. Основы общей теории перевода (лингвистические проблемы). М., 2002.
12. Фролов С. В., Паньков Д. А. Проблемы построения машинного перевода. Тамбов, 2008.
13. Шевчук, В. Н. Информационные технологии в переводе. Электронныересурсы переводчика. М., 2013.
14. Koponen M., Salmi L. On the correctness of machine translation: A machinetranslation post-editing task. // The Journal of Specialised Translation, 2015,No 23, P. 118—136.
15. Lembersky G., Ordan N., Wintner S. Improving statistical machinetranslation by adapting translation models to translationese. // ComputationalLinguistics, 2013, No39(4), P. 999—1023.
16. Silva J., Rodrigues J., Gomes L., Branco A. Bootstrapping a hybrid deep MTsystem. Lisbon, 2015.
17. Twitto-Shmuel, N., Ordan, N., Wintner, S. Statistical machine translationwith automatic identification of translationese. // Proceedings of WMT-2015, 2015.
18. Zhechev V., Genabith V. Seeding Statistical Machine Translation withTranslation Memory Output through Tree-Based Structural Alignment. //Proceedings of the 4th Workshop on Syntax and Structure in Statistical Translation, Beijing, China, 2010, P. 43—51.

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Оставляя свои контактные данные и нажимая «Заказать Реферат», я соглашаюсь пройти процедуру регистрации на Платформе, принимаю условия Пользовательского соглашения и Политики конфиденциальности в целях заключения соглашения.

Фрагменты работ

С информационным взрывом и глобализацией всех видов коммерческой деятельности мир остро нуждается в компетентных переводчиках. Столкнувшись с огромными объемами документов, составленными или переводимыми на все большее количество разных языков, люди приходят к выводу о необходимости в использовании машинных ресурсов для перевода, так как его значительная часть является механической, рутинной и подавляющей воображение работой. Все виды машинного перевода неизбежно становятся глобальной индустрией в этой сфере.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
Часть 1. Обоснование выбора темы 4
Часть 2. Сравнительный анализ систем машинного перевода и онлайн-переводчиков Гугл и Яндекс 4
Часть 3. Сравнение перевода самостоятельно выбранного фрагмента 9
текста 9
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 11
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 12

Термин машинный перевод понимается, по крайней мере, в двух смыслах. Машинный перевод в узком смысле – это процесс перевода некоторого текста с одного естественного языка на другой, реализуемый компьютером полностью или почти полностью. В ходе данного процесса на вход машины подается текст, словесная часть которого не сопровождается никакими дополнительными указаниями, а на выходе получается текст на другом языке, являющийся переводом входного, причем преобразование входного текста в выходной происходит без вмешательства человека (иногда допускается постредактирование).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Аматов А. М. К вопросу машинного перевода: энтропия языковой системы и способы ее преодоления // Вестник ЛГУ им. А.С. Пушкина.2008. No2 (13) С.71-90.
2. Беляева Л. Н. Лингвистические автоматы в современных гуманитарныхтехнологиях: Учебное пособие. СПб, 2007.
3. Борисова И. А. К опыту постредактирования на материале англо-русского перевода с помощью автоматических систем Google translate и Prompt // Вестник МГЛУ. 2014. No13 (699) С.53-59.
4. Борисова И. А. Коммуникация между интернет-пользователями – носителями различных языков // Вестник МГЛУ. 2013. No13 (673) С.28-34.
5. Воронович В. В. Машинный перевод. Конспект лекций для студентов 5-го курса специальности «Современные иностранные языки». Минск, 2013 - 39 с.
6. Карасев И. В., Артюшина Е. А. Системы машинного перевода // Успехисовременного естествознания. 2011, No7, С.117-118.
7. Максименко О. И., Чинина Д. С. Обзор системы машинного перевода «Google Переводчик» (на примере финского языка). // Science Time,2014, No5 (5), С.133-139.
8. Новожилова А. А. Машинные системы перевода: качество ивозможности использования // Вестник ВолГУ. Серия 2: Языкознание.2014. No3 С.67-73
9. Семенов А.Л. Современные информационные технологии и перевод. М., 2008.
10. Степанова Д.В. Лингвистические аспекты перевода на русский язык английских терминологических словосочетаний с использованием корпуса параллельных текстов. Мн., 2007.
11. Федоров А. В. Основы общей теории перевода (лингвистические проблемы). М., 2002.
12. Фролов С. В., Паньков Д. А. Проблемы построения машинного перевода. Тамбов, 2008.
13. Шевчук, В. Н. Информационные технологии в переводе. Электронныересурсы переводчика. М., 2013.
14. Koponen M., Salmi L. On the correctness of machine translation: A machinetranslation post-editing task. // The Journal of Specialised Translation, 2015,No 23, P. 118—136.
15. Lembersky G., Ordan N., Wintner S. Improving statistical machinetranslation by adapting translation models to translationese. // ComputationalLinguistics, 2013, No39(4), P. 999—1023.
16. Silva J., Rodrigues J., Gomes L., Branco A. Bootstrapping a hybrid deep MTsystem. Lisbon, 2015.
17. Twitto-Shmuel, N., Ordan, N., Wintner, S. Statistical machine translationwith automatic identification of translationese. // Proceedings of WMT-2015, 2015.
18. Zhechev V., Genabith V. Seeding Statistical Machine Translation withTranslation Memory Output through Tree-Based Structural Alignment. //Proceedings of the 4th Workshop on Syntax and Structure in Statistical Translation, Beijing, China, 2010, P. 43—51.

Купить эту работу

Сравнительный анализ систем машинного перевода и онлайн-переводчиков Гугл и Яндекс

200 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 200 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

26 июля 2023 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
Зачёт
4.8
Группа специалистов-студлансеров, работаем с 2001 г. Университетское образование с 2002 г.
Купить эту работу vs Заказать новую
0 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—4 дня
200 ₽ Цена от 200 ₽

5 Похожих работ

Отзывы студентов

Отзыв liananaidanova04 об авторе Зачёт 2021-02-28
Реферат

Отличная работа. Рекомендую всем.

Общая оценка 5
Отзыв kodvamp90 об авторе Зачёт 2020-06-28
Реферат

Автор молодец. Работу выполнил в срок, даже раньше. Напротржении работы активно поддерживал связь, в случае каких либо недочётов готов был исправить.

Общая оценка 5
Отзыв bugaetsdm19 об авторе Зачёт 2022-04-01
Реферат

Быстро и качественно, спасибо!

Общая оценка 5
Отзыв Иван Юдин об авторе Зачёт 2020-10-19
Реферат

быстро четко

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

«Техническое обслуживание и ремонт трансформаторных подстанций»

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
20000 ₽
Готовая работа

Разработка проектов благоустройства и озеленения территорий

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
10700 ₽
Готовая работа

Уголовно правовое противодействие легализации преступных доходов

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
4700 ₽
Готовая работа

Дипломная работа (Разработка комплекса мер, направленных на снижение последствий развития аварий на предприятии ТЭЦ г.Екатеринбург и в Свердловской об

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
4900 ₽
Готовая работа

Идиоматические выражения в русской речи жителей города Элисты (гендарный и возрастной аспекты)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
5700 ₽
Готовая работа

Технология переработки молока на производстве

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3900 ₽
Готовая работа

Технология приготовления общественного питания

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
4700 ₽
Готовая работа

Анализ ассортимента производственной аптеки

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
6700 ₽
Готовая работа

Основные тенденции и направления развития пенитенциарной системы в России

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2500 ₽
Готовая работа

Особенности расследования преступлений коррупционной направленности

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2000 ₽
Готовая работа

Проектирование судна-снабженца типа X-Bow

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
6000 ₽
Готовая работа

Инфлюенс маркетинг в сфере видео ресурсов в сети интернет

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3000 ₽