The object of research, development or design (in Russian) : Системы постредактирование машинного перевода казахского языка

The object of research, development or design (in Kazakh) : Қазақ тілінің машиналық аудармадағы постредакциялау жүйелері

Aim of work (in Russian) : Целью данных исследований является разработка эффективных алгоритмов и моделей системы постредактирования с высоким качеством машинного перевода, адаптированной под особенности казахского языка.

Aim of work (in Kazakh) : Бұл зерттеулердің мақсаты - қазақ тілінің ерекшеліктеріне бейімделген, жоғары сапалы машиналық аудармадағы постредакциялау жүйенің тиімді алгоритмдері мен модельдерін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Модели, методы и программные средства по обработке естественного языка, формальные грамматики, семантический анализ естественного языка.

Методы исследования (на казахском) : Формальды грамматика, табиғи тілді өңдеуге және семантикалық талдауға арналған модельдер, әдістер және бағдарламалық құралдар

Obtained results and novelty (in Russian) : По задачам ресурсов и обработки данных были выполнены следующие работы и получены результаты: - разработан метода выравнивания параллельного корпуса с использованием словаря синонимов; - разработаны специализированные словари для казахского языка. Для инструментов автоматизированного постредактирования казахского языка были разработаны модули на основе подхода машинного обучения и реализованы следующие работы: - разработаны модули Full post-editing для англо-казахского и русско-казахского перевода на основе модели Seq2Seq (RNN, BRNN) и Transformer. - разработан алгоритм определения типа сложных предложений для постредактирования англо-казахского и русско-казахского машинного перевода; - разработан подход постредактирования сложных предложений англо-казахского и русско-казахского машинного перевода на основе формальных правил структур языка. Представлены практические результаты по разработке архитектуры и прототипа системы пост редактирования казахского языка. Проведенные за отчетный период исследования сопровождались программной разработкой подходов и тестированием алгоритмов. Полученные результаты были протестированы и оценены специальными метриками BLEU, TER и WER.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Ресурстар мен деректерді өңдеу тапсырмалары бойынша келесі жұмыстар орындалды және нәтижелер алынды: - синонимдер сөздігі арқылы параллель корпусты теңестіру әдісі әзірленді; - қазақ тіліне арналған арнайы сөздіктер әзірленді. Қазақ тілін автоматтандырылған постредекциялау құралдары үшін машиналық оқыту тәсілі негізінде модульдер әзірленіп, келесі жұмыстар орындалды: - Seq2Seq (RNN, BRNN) және Transformer үлгілері негізінде ағылшын-қазақ және орыс-қазақ аудармалар үшін Full post-editing модульдер әзірленді. - ағылшын-қазақ және орыс-қазақ машиналық аударманы постредакциялауға арналған күрделі сөйлемдердің түрін анықтау алгоритмі әзірленді; - тілдік құрылымдардың формальды ережелеріне негізделген ағылшын-қазақ және орыс-қазақ машиналық аударманың күрделі сөйлемдерін постредакциялау әдістеме әзірленді. Қазақ тілін постредакциялау жүйесінің архитектурасы мен прототипін әзірлеу бойынша тәжірибелік нәтижелер берілген. Есепті кезеңде жүргізілген зерттеулер амалдарды бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеумен және алгоритмдерді тестілеумен қатар жүрді. Алынған нәтижелер BLEU, TER және WER арнайы метрикасымен тексеріліп, бағаланды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Расходование средств финансирования производится согласно утвержденной смете.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Қаражат жұмсауы бекітілген құжатқа сәйкес жүргізіледі.

Level of implementation (in Russian) : Результаты научно-исследовательской работы, выполненные в рамках данного проекта, были апробированы и внедрены в учебный процесс дисциплин образовательной магистерской программы 7М06101-«Вычислительная лингвистика» КазНУ им. Аль Фараби.

Level of implementation (in Kazakh) : Осы жоба аясында жүргізілген ғылыми-зерттеу жұмыстарының нәтижелері Әл Фараби ҚазҰУ-нің 7М06101 – «Есептеуіш лингвистика» магистратура білім беру бағдарламасының пәндері бойынша сынақтан өтіп, оқу үдерісіне енгізілді.

Efficiency (in Russian) : Разработана технология (модели, алгоритмы и электронные ресурсы) для системы постредактирования с высоким качеством машинного перевода, адаптированные под особенности казахского языка. Применимость разработанной технологией будет показана прототипом информационной системы постредактирования для англо-казахского и русско-казахского машинного перевода. Разработанные алгоритмы и подходы были программно протестированы и эффективность результатов были оценены специальными метриками BLEU, TER и WER.

Efficiency (in Kazakh) : Қазақ тілінің ерекшеліктеріне бейімделген жоғары сапалы машиналық аудармасы бар постредакциялау жүйесі үшін технология (модельдер, алгоритмдер және электронды ресурстар) әзірленді. Жасалған технологияның қолдану мүмкіндігін ағылшын-қазақ және орыс-қазақ тілдеріне машиналық аудармаға арналған постредакциялау ақпараттық жүйенің прототипі көрсетіледі. Әзірленген алгоритмдер мен тәсілдер бағдарламалық сынақтан өтті және нәтижелердің тиімділігі BLEU, TER және WER арнайы метрикалары арқылы бағаланды.

Field of application (in Russian) : Область применения: полученные результаты научно-технической деятельности могут быть применены при машинном переводе и анализе текстовых материалов на казахском языке.

Field of application (in Kazakh) : Қолдану аясы: ғылыми-техникалық қызметтердің нәтижелерін қазақ тіліндегі мәтіндік материалдарды машиналық аудармада және талдауда қолдануға болады.