Інфопакет

Системи машинного перекладу

ДВС. 1.04. 03

Вибіркова дисципліна для ОП

Перший

2023/2024

7 Семестр

2

ПРН 15. Здійснювати лінгвістичний (фонетичний, морфемний, словотвірний, морфологічний, синтаксичний, семантичний), літературознавчий та перекладознавчий аналіз текстів різних стилів та жанрів, а також комп’ютерне моделювання процесів аналізу і синтезу лінгвістичних об’єктів і явищ. ПРН 16. Знати й розуміти основні поняття, теорії та концепції структурної, математичної та комп'ютерної лінгвістики, уміти застосовувати їх у професійній діяльності. ПРН 17. Збирати, аналізувати, систематизувати (створювати системоорієнтовані та текстоорієнтовані лінгвістичні бази даних) й інтерпретувати факти мови та мовлення й використовувати їх для розв’язання складних задач і проблем автоматичного лінгвістичного аналізу у спеціалізованих сферах професійної діяльності та/або навчання. ПРН: 21, 25

Очна форма

1) Успішне опанування комплексних дисциплін Теоретична лінгвістика, Прикладна лінгвістика, Інформатика, Математичні основи спеціальності, дисципліни Основи автоматичного перекладу; 2) Знання теоретичних основ загального мовознавства, математичної та комп’ютерної лінгвістики, машинного перекладу, інформатики та програмування; 3) Володіння методиками лінгвістичного аналізу на всіх мовних рівнях; основами корпусних технологій, навичками математичного та комп’ютерного моделювання лінгвістичних явищ; математичними основами роботи комп’ютерної техніки; 4) Уміння проводити експертну та автоматичну оцінку результатів машинного перекладу, корпусну розмітку на різних рівнях, використовувати мову програмування для розв’язання задач введення, виведення та оброблення текстової інформації.

Дисципліна «Системи машинного перекладу» є логічним продовженням курсу «Основи автоматичного перекладу». У межах цієї дисципліни поглиблено розглядаються реалізації методів і алгоритмів здійснення автоматичного перекладу з однієї мови на іншу, оцінювання параметрів моделей перекладу та аналізу якості перекладу; приділяється увага особливостям предметних областей, стилів, модальностей та обчислювальних ресурсів, що впливає на вибір підходів, їх реалізації та на проєктування систем машинного перекладу в цілому.

Дарчук Н.П. Комп'ютерна лінгвістика (автоматичне опрацювання тексту). Підручник. — К.: Видавничо-поліграфічний центр "Київський університет", 2008. — 351 с. В. В. Жуковська. Вступ до корпусної лінгвістики: навчальний посібник. – Житомир: Вид-во ЖДУ ім. І. Франка, 2013. – 142 с. Карпіловська Є. А. Вступ до прикладної лінгвістики: комп'ютерна лінгвістика. – Донецьк: Юго-Восток, 2006.

Лекції, практичні заняття, самостійна робота. Види робіт: Відповідь на практичному занятті; Лабораторна робота; Доповідь-аналіз наукової літератури; Тести.

Упродовж семестру із відповідних тем проводяться практичні заняття, на яких здійснюється оцінювання відповідно до видів робіт. Підсумкове оцінювання проводиться у формі комплексного іспиту: ● максимальна кількість балів на іспиті – 40 балів, мінімальна кількість балів (позитивна оцінка), які додаються до семестрових – 24 бали (60% максимальної кількості балів, відведених на іспит); ● іспит проводиться у формі письмової роботи та передбачає виконання трьох завдань: відповідь на два теоретичні питання, кожне з яких оцінюється максимально 10 балами (по 25 % від підсумкової оцінки), а також виконання індивідуального практичного завдання, яке оцінюється максимально 20 балами (50 % від підсумкової оцінки). Семестрову підсумкову оцінку формують бали, отримані студентом упродовж семестру, та бали, отримані на іспиті, максимальний розподіл здійснюється за таким алгоритмом: 60 балів (60 %) – семестровий контроль і 40 балів (40 %) – іспит).

Українська