Strojový překlad

Recenze čtenářů

Kniha poskytuje přehledný a přístupný přehled vývoje strojového překladu a sleduje jeho historický vývoj od prvních metod založených na pravidlech až po moderní přístupy založené na hlubokém učení. Je vhodná i pro čtenáře bez technického vzdělání a zdůrazňuje přínos klíčových osobností oboru.

Přístupné i pro neodborníky, dobře strukturované a přehledné podání, historický pohled, ucelený úvod, zahrnuje nejnovější trendy ve strojovém překladu a obsahuje hodnocení a poznatky o trhu.

Informace nemusí být vzhledem k rychlému vývoji technologií zcela aktuální.

(na základě 6 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Machine Translation

Obsah knihy:

Stručný, netechnický přehled vývoje strojového překladu, včetně různých přístupů, otázek hodnocení a hlavních hráčů v oboru.

Sen o univerzálním překladatelském zařízení se datuje mnoho desetiletí zpět, dávno předtím, než tuto službu poskytovala fiktivní babylonská ryba Douglase Adamse ve Stopařově průvodci po Galaxii. Od nástupu počítačů se výzkum soustředil na konstrukci nástrojů digitálního strojového překladu - počítačových programů schopných automaticky překládat text ze zdrojového jazyka do cílového jazyka. To se stalo jedním ze základních úkolů umělé inteligence. Tento svazek z řady Essential Knowledge nakladatelství MIT Press nabízí stručný, netechnický přehled vývoje strojového překladu, včetně různých přístupů, otázek hodnocení a potenciálu trhu. Hlavní přístupy jsou představeny převážně z historického hlediska a intuitivním způsobem, což čtenáři umožňuje pochopit hlavní principy bez znalosti matematických detailů.

Kniha začíná pojednáním o problémech, které je třeba řešit při vývoji systému strojového překladu, a nabízí stručný přehled vývoje tohoto oboru. Poté se podrobněji věnuje historii strojového překladu, popisuje jeho předdigitální počátky, přístupy založené na pravidlech, zprávu ALPAC (Automatic Language Processing Advisory Committee) z roku 1966 a její důsledky, nástup paralelních korpusů, paradigma založené na příkladech, statistické paradigma, přístup založený na segmentech, zavádění dalších lingvistických znalostí do systémů a nejnovější přístupy založené na hlubokém učení. Nakonec se zabývá výzvami v oblasti hodnocení a komerčním stavem oboru, včetně aktivit takových významných hráčů, jako jsou společnosti Google a Systran.