State-of-the-art machine translation systems using artificial neural network
dc.contributor.author | Костіна Олеся Володимирівна | uk_UA |
dc.contributor.author | Горбовий Артур Юліанович | uk_UA |
dc.contributor.author | Kostina Olesia Volodymyrivna | en_EN |
dc.contributor.author | Horbovyy Artur Yulianovych | en_EN |
dc.date.accessioned | 2024-06-10T06:42:52Z | |
dc.date.available | 2024-06-10T06:42:52Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstract | Штучний інтелект (ШІ) відіграє вирішальну роль у формуванні глобальних контент-стратегій. Індустрія лінгвістичних послуг визнає потенціал штучного інтелекту для трансформування того, як компанії обробляють і поширюють багатомовний контент. Як наслідок, цей сектор знаходиться в авангарді розвитку технології нейронного машинного перекладу. Штучний інтелект (ШІ) і машинний переклад (МП) стають дедалі важливішими інструментами для управління та розповсюдження багатомовного контенту в сучасному глобалізованому світі. Завдяки стрімкому технологічному прогресу ШІ та МП тепер здатні надавати переклади майже людської якості за меншу кількість часу та коштів, ніж порівняно з традиційним перекладом, який виконує людина. Це призвело до значного зростання та інвестицій в індустрію лінгвістичних послуг, оскільки компанії використовувати ці інструменти для вдосконалення своїх глобальних контент-стратегій. Однак, незважаючи на те, що ШІ та МТ мають величезний потенціал, але водночас існують і певні проблеми та обмеження, які потребують вирішення. У цьому дослідженні ми розглянемо поточний стан ШІ та МТ, їхні застосування (Google Translate та DeepL Translator), переваги та обмеження, а також їхній вплив на індустрію лінгвістичних послуг та інші сфери. Artificial intelligence (AI) plays a crucial role in shaping global content strategies. The language services industry recognises the potential of AI to transform the way businesses process and distribute multilingual content. As a result, the sector is at the forefront of the development of neural machine translation technology. Artificial intelligence (AI) and machine translation (MT) are becoming increasingly important tools for managing and distributing multilingual content in today's globalised world. Thanks to rapid technological advances, AI and MT are now able to deliver near-human-quality translations in a fraction of the time and cost of traditional human translation. This has led to significant growth and investment in the language services industry as companies look to use these tools to enhance their global content strategies. However, while AI and MT have enormous potential, there are also challenges and limitations that need to be addressed. This paper explores the current state of AI and MT, their applications (Google Translate and DeepL Translator), benefits and limitations, and their impact on the language services industry and beyond. | |
dc.description.sponsorship | ORCID - https://orcid.org/0009-0008-4503-856X | |
dc.description.sponsorship | ORCID - https://orcid.org/0000-0002-2155-3910 | |
dc.identifier.citation | Kostina O. V. State-of-the-art machine translation systems using artificial neural network / O. V. Kostina, A. Horbovyy // Цифрова трансформація фінансової системи України та країн V-4 в умовах євроінтеграції = Digital transformation of the financial system of Ukraine and V-4 countries in the context of european integration : зб. тез ІІІ Міжнар. наук.-практ. інтернет-конф., 26 квітня 2023 р., Дубляни. – Дубляни : ЛНУП, 2023. – Частина ІІІ. – С. 178–183. | |
dc.identifier.isbn | 978-83-953142-5-4 | |
dc.identifier.uri | https://lnup.edu.ua/attachments/article/5083/%D0%A7%203%20%D0%97%D0%91%D0%86%D0%A0%D0%9D%D0%98%D0%9A%20%D0%A2%D0%95%D0%97%202023.pdf | |
dc.identifier.uri | https://ir.dpu.edu.ua/handle/123456789/2828 | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Дубляни : ЛНУП | |
dc.relation.ispartofseries | Частина ІІІ. | |
dc.relation.isreferencedby | 1. Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation, Yonghui Wu, Mike Schuster et al, 2016 2. Turovsky, Barak (November 15, 2016). "Found in translation: More accurate, fluent sentences in Google Translate". The Keyword Google Blog. Google Inc. Retrieved December 1, 2016. 3. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio. ICLR, 2015. 4. Introducing tf-seq2seq: An Open Source Sequence-to-Sequence Framework in TensorFlow. 5. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le. NIPS, 2014. 6. Massive Exploration of Neural Machine Translation Architectures, Denny Britz, Anna Goldie, Minh-Thang Luong, Quoc Le. 7. Page 462, Attention and Augmented Recurrent Neural Networks, Chris Olah, Shan Carter. Distill, 2016. 8. Page 209, Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial, Graham Neubig. 9. "Languages included in DeepL Pro". DeepL.com. Archived from the original on 6 May 2022. Retrieved 18 May 2022. 10. Coldewey, Devin; Lardinois, Frederic (29 August 2017). "DeepL schools other online translators with clever machine learning". TechCrunch. Archived from the original on 20 February 2018. Retrieved 1 September 2019. 11. An Introduction to Convolutional Neural Networks Keiron O'Shea, Ryan Nash, 2015. 12. "DSL.sk - Sprístupnený nový prekladač postavený na umelej inteligencii, tvrdí že je najlepší" (A new translator based on artificial intelligence has been made available, claims to be the best), 30 August 2017. 13. Pouget-Abadie, Jean; Bahdanau, Dzmitry; van Merrienboer, Bart; Cho, Kyunghyun; Bengio, Yoshua (October 2014). "Overcoming the Curse of Sentence Length for Neural Machine Translation using Automatic Segmentation". Proceedings of SSST-8, Eighth Workshop on Syntax, Semantics and Structure in Statistical Translation. Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics: 78– 85. arXiv:1409.1257. doi:10.3115/v1/w14-4009. S2CID | |
dc.subject | переклад, машинний переклад, штучний інтелект | uk_UA |
dc.subject | translation, machine translation, artificial intelligence | en_EN |
dc.title | State-of-the-art machine translation systems using artificial neural network | |
dc.title.alternative | Сучасні системи машинного перекладу з використанням штучних нейронних мереж | |
dc.type | Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- theses_2023_IR _1970.pdf
- Розмір:
- 753.25 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.71 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed to upon submission
- Опис: