The object of research, development or design (in Russian) : казахский, английский и русский языки

The object of research, development or design (in Kazakh) : қазақ, ағылшын және орыс тілдері

Aim of work (in Russian) : разработка и исследование системы нейронного машинного перевода казахского языка

Aim of work (in Kazakh) : қазақ тілінің нейрондық машиналық аудармасын өндеу және зерттеу

Методы исследования (на русском) : модели, методы и программные средства нейронных сетей, нейронного машинного перевода

Методы исследования (на казахском) : нейрондық желілердің және нейрондық машиналық аударудың, үлгілері, әдістері мен программалық құралдары

Obtained results and novelty (in Russian) : разработаны базовые версии нейронного машинного перевода (НМП) казахско-английской и казахско-русской пары языков; разработаны препроцессоры морфологической сегментации НМП казахско-английской и казахско-русской пар языков, новизной которых в использовании разработанной авторами CSE (Complete Set of Endings)-модели морфологии казахского языка, обеспечивающий сокращение объема словаря нейронной системы машинного перевода более, чем в два раза; разработаны новые синтетические параллельные корпусы казахско-английской и казахско-русской пар языков для обучения нейронного машинного перевода; разработана технология (метод) решения задачи неизвестных слов при нейронном машинном переводе казахского языка, новизна которой заключается в алгоритме поиска неизвестных слов в словаре обученной модели НМП и использовании словаря синонимов казахского языка; разработана технология нейронного машинного перевода казахско-английской и казахско-русской пар языков с морфологической сегментацией на основе LSTM модели нейронной сети, новизной которой является предложенная авторами морфологическая сегментация, основанная на CSE - модели морфологии казахского языка.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : қазақ-ағылшын және қазақ-орыс тілдерінің жұптарының нейронды машиналық аудармасының (НМА) негізгі версиялары жасалды; қазақ-орыс тілдерінің жұптарының НМА жүйесінің морфологиялық сегменттеуіне арналған препроцессорлар жасалды, оның жаңалығы - авторлар ұсынған қазақ тілі морфологиясының CSE(Complete Set of Endings) - моделін қолдану, ол НМА жүйесі сөздігінің көлемін екі есе азайтады; нейронды-машиналық аударманы оқыту үшін қазақ-ағылшын, қазақ-орыс жұп тілдерінің жаңа синтетикалық параллель корпустары жасалды; қазақ тілінің нейронды-машиналық аудармасындағы белгісіз сөздер мәселесін шешудің технологиясы (әдісі) жасалды, оның жаңалығы үйретілген НМА моделінің сөздігінде белгісіз сөздерді іздеудің алгоритмінде және белгісіз сөзді мағынасы жағынан жақын сөзбен алмастыру үшін қолданылады; нейрондық желісінің LSTM моделіне негізделген морфологиялық сегментациямен қазақ-ағылшын, қазақ-орыс жұп тілдерінің НМА технологиясы жасалған, оның жаңалығы CSE - қазақ тілі морфологиясының моделі негізінде авторлар ұсынған морфологиялық сегментация.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : заключается в создании технологий нейронного машинного перевода казахско-английской и казахско-русской пары языков на базе современных архитектур нейронных сетей с морфологической сегментации на основе полной системы окончаний казахского языка

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : қазақ тілінің жалғауларының толық жиынына негізделген морфологиялық сегменттелген заманауи нейрондық желінің архитектурасы негізінде қазақ-ағылшын және қазақ-орыс тілдерінің жұптары үшін нейрондық-машиналық аударма технологияларын құруда

Level of implementation (in Russian) : По разработанным моделям и алгоритмам нейронного машинного перевода казахского языка созданы опытные образцы нейронного машинного перевода казахского языка для казахско-английской и казахско-русской пар языков, на которых проводились эксперименты с различными параметрами нейронного машинного перевода

Level of implementation (in Kazakh) : Қазақ тілінің нейронды-машиналық аудармасының жасалған модельдері мен алгоритмдері бойынша қазақ-ағылшын және қазақ-орыс тілдерінің жұптары үшін қазақ тілінің нейронды-машиналық аудармасының прототиптері жасалды, оларда нейронды-машиналық аударманың әртүрлі параметрлерімен тәжірибелер жүргізілді.

Efficiency (in Russian) : Эффективность разработанные моделей и алгоритмов нейронного машинного перевода казахского языка заключается в учете лингвистических особенностей казахского языка, позволяющих получить более эффективные значения параметров системы нейронного машинного перевода, в частности, по объему памяти словарей системы.

Efficiency (in Kazakh) : Қазақ тілінің нейронды-машиналық аудармасының жасалынған модельдері мен алгоритмдерінің тиімділігі қазақ тілінің лингвистикалық ерекшеліктерін ескеруімен байланысты, бұл нейронды-машиналық аударма жүйесі параметрлерінің, әсіресе жүйелік сөздіктердің тиімді жады көлемін шығаруға мүмкіндік береді

Field of application (in Russian) : Область применения: полученные результаты научно-технической деятельности по нейронному машинному переводу казахского языка могут быть применены в различных отраслях при переводе документации и текстовых материалов с казахского на английский(русский) языки и обратно.

Field of application (in Kazakh) : Қолдану аясы: қазақ тілінің нейроннық-машиналық аудармасы бойынша ғылыми-техникалық қызметтің нәтижелерін құжаттар мен мәтіндік материалдарды қазақ тілінен ағылшын (орыс) тіліне және керісінше аудару кезінде әртүрлі салаларда қолдануға болады.