Perspektywy rozwoju tłumaczenia maszynowego (na przykładzie angielsko-rosyjskich relacji przekładowych)

• Authors: Jakub Olas
• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Machine translation (MT) is a relatively new field of science. MT systems are evolving in certain directions. The article discusses the possibilities and the future of systems currently offered to public by the biggest technological companies focusing on English-Russian translation relations.

Keywords

PL

machine translation; neural networks; statistical machine translation; neural machine translation

• Publisher: Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
• Journal: Studia Rossica Posnaniensia
• Year: 2019
• Volume: 44
• Issue: 2
• Pages: 313-324

Dates

published

2019-09-05

Contributors

author

Jakub Olas

References

• Austermühl F. 2014. Electronic Tools for Translators, Abingdon and New York: Routledge.
• Bartnicka M., Hofmann-Delbor A. 2017. Programiści i tłumacze. Wprowadzenie do lokalizacji oprogramowania, Gliwice: Helion.
• Bogucki Ł. 2009. Tłumaczenie wspomagane komputerowo, Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
• Bojar O., Buck C., Federmann C., Haddow B., Koehn P., Leveling J., Monz C., Pecina P., Post M., Saint-Amand H., Soricut R., Specia L., Tamchyna A. 2014. Findings of the 2014 Workshop on Statistical Machine Translation, źródło elektroniczne: http://statmt.org/wmt14/pdf/W14-3302.pdf (dostęp: 4.11.2017).
• Cronin M. 2016. Przekład w epoce cyfrowej, Kraków: Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego.
• Ferguson N. 2016. Adaptive MT for SDL Trados Studio 2017: a self-learning machine translation engine – SDL Trados Blog, źródło elektroniczne: https://blog.sdltrados.com/adaptivemt-sdl-trados-studio-2017-transformational-mt-technology (dostęp: 30.10.2017).
• Hutchins J. 2006. The first public demonstration of machine translation: the Georgetown-IBM
• system, 7th January 1954, źródło elektroniczne: http://www.hutchinsweb.me.uk/GU-IBM-2005.pdf (dostęp: 30.10.2017).
• Popović M. 2017. Comparing Language Related Issues for NMT and PBMT between German and English, źródło elektroniczne: https://ufal.mff.cuni.cz/pbml/108/art-popovic.pdf (dostęp: 5.11.2017).
• Rehm G., Uszkoreit H. 2012. The Polish Language in the Digital Age, Berlin–Heidelberg: Springer–Verlag.
• Thurmair G. 2009. Comparing different architectures of hybrid Machine Translation systems, Ontario: International Association for Machine Translation.
• Wu, Y., Schuster M., Chen Z., Le Q. V., Norouzi M., Macherey W., Krikun M., Cao Y., Gao Q., Macherey K., Klingner J., Shah A., Johnson M., Liu X., Kaiser Ł., Gouws S., Kato Y. 2016. Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation, źródło elektroniczne: https://arxiv.org/pdf/1609.08144.pdf (dostęp: 5.11.2017).
• Yandex. Как победить морников: Яндекс запустил гибридную систему перевода – Блог Яндекса. 2017. źródło elektroniczne: https://yandex.ru/blog/company/kak-pobedit-mornikov-yandeks-zapustil-gibridnuyu-sistemu-perevoda (dostęp: 30.10.2017).

Identifiers

DOI

10.14746/strp.2019.44.2.29