Курсы машинного перевода для языков России/Раздел 7 - Revision history

Trondtr: moved Машинный перевод для языков России/Раздел 7 to Курсы машинного перевода для языков России/Раздел 7: ... to get a better structure.

2012-01-31T12:00:29Z

moved Машинный перевод для языков России/Раздел 7 to Курсы машинного перевода для языков России/Раздел 7: ... to get a better structure.

Hectoralos: /* Количество ошибочных слов */

2012-01-19T19:15:14Z

Количество ошибочных слов

Hectoralos: /* Количество и частота ошибок */

2012-01-19T19:07:44Z

Количество и частота ошибок

Hectoralos: /* Количество и частота ошибок */

2012-01-19T19:07:21Z

Количество и частота ошибок

Hectoralos: /* Качество перевода */

2012-01-19T19:06:21Z

Качество перевода

Hectoralos: /* Количество и частота ошибок */

2012-01-19T19:05:39Z

Количество и частота ошибок

Hectoralos: /* Качество */

2012-01-19T19:01:56Z

Качество

Enjo at 18:01, 18 January 2012

2012-01-18T18:01:58Z

Enjo at 13:29, 18 January 2012

2012-01-18T13:29:55Z

Enjo at 13:08, 18 January 2012

2012-01-18T13:08:10Z

Show changes

@@ Line 237: / Line 237: @@
 Процент неизвестных слов: 0.00 %
-Результаты после удаления пометок о неизвестных словах (звездочек)Results when removing unknown-word marks (stars)
+Результаты после удаления пометок о неизвестных словах (звездочек)
 -------------------------------------------------------
 Edit distance: 42
 Процент ошибочных слов (WER): 13.42 %
-Количество ошибочных слов Number of position-independent word errors: 42
+Количество ошибочных слов: 42
-Процент ошибочных слов Position-independent word error rate (PER): 13.42 %
+Процент ошибочных слов: 13.42 %
-Результаты когда указатели на незнакомые слова не удалены Results when unknown-word marks (stars) are not removed
+Результаты когда указатели на незнакомые слова не удалены
 -------------------------------------------------------
 Edit distance: 42
-Word Error Rate (WER): 13.42 %
+Процент ошибочных слов (WER): 13.42 %
+Количество ошибочных слов, независимо от позиции: 42
-Number of position-independent word errors: 42
+Процент ошибочных слов, независимо от позиции (PER): 13.42 %
-Position-independent word error rate (PER): 13.42 %
 Статистика по переводу незнакомых слов

← Older revision		Revision as of 19:07, 19 January 2012
Line 110:		Line 110:

	Снова возьмем вышеприведенный пример:		Снова возьмем вышеприведенный пример:


	{\|class=wikitable		{\|class=wikitable

@@ Line 131: / Line 131: @@
 Как и в случае оценки объема словаря, подсчет количества ошибок, как правило, проводится на пуле  предложений. Он показывает сколько слов вам, вероятно, придется изменить в данном предложении.
-When calculated over an appropriate corpus of the target translation domain, the combination of word error rate and coverage can give an idea of the usefulness of a machine translation system for a specific task. Of course, to determine if a system is useful for translators, a more thorough and case-specific evaluation needs to be made.
 После подсчета количества ошибок и объема словаря на примере корпуса определенной области перевода, можно получить представление о пользе системы машинного перевода для решения конкретной задачи. Конечно, чтобы определить, насколько система полезна для переводчиков, необходимо провести более тщательную оценку для каждого отдельного случая.

@@ Line 67: / Line 67: @@
 Что это значит  - получить перевод "хорошего качества"? Во многом это зависит от того, для чего планируется использовать систему. Цели могут быть разными:
-* For producing draft translations:
-** According to the person performing the linguistic revision, is it quicker, and more efficient to post edit the draft translations produced by the system than to translate from scratch ?
-* For producing gisting translations:
-** Does the system produce translations which are sufficiently intelligible to make human translation unnecessary in some cases for the particular task at hand ?
 * Получить примерный перевод:
 ** Согласно переводчику, быстрее и эффективнее изменять примерные варианты переводов, предложенных системой или переводить с нуля?

@@ Line 111: / Line 111: @@
 ====Количество и частота ошибок====
-While the coverage gives you an idea of how many words you will have to change in the ''best case'', that is, that the rest of the translation is correct. A more accurate indication of how many words you will have to change when using the translator is given by post-edition word error rate (often abbreviated as {{sc|wer}}). This is given as a percentage of changes (insertions, deletions, substitutions) between a machine translated sentence, and a sentence which has been revised by a human translator.
 Итак, понятие объема дает вам представление о том, сколько слов вам придется изменить в лучшем варианте перевода, при том, что остальная часть перевода является правильной. Но более точный показатель того, сколько слов вам придется заменить после использования переводчика можно получить при помощи подсчета ошибок по итогам перевода (сокращенно {{SC | WER}}). Этот показатель отражает все изменения (вставки, удаления, замены) и выражается как процентное соотношение между машинным переводом и переводом, скорректированным человеком.

← Older revision	Revision as of 12:00, 31 January 2012
(No difference)

@@ Line 50: / Line 50: @@
 ===Качество===
+<blockquote>
-<цитата>
-''Качество -вы знаете что это такое, но в тоже время мы не знаете что это. И это противоречиво. Но если одни вещи лучше других, значит они качественнее. Но когда вы пытаетесь дать определение качеству, отделяя его от самих вещей, тогда вы теряете суть. Здесь не о чем говорить. '''Но если вы не можете сказать что такое Качество, откуда вы знаете что это, откуда вы знаете что оно вообще существует? Если никто не знает что это такое, тогда с практической точки зрения оно не существует. На чем еще базируются оценки? Почему за одни вещи люди готовы заплатить целое состояние, а другие выбрасывают в мусор? Очевидно, что одни вещи лучше других, но в чем заключается это "лучше"?  -- И вот вы снова и снова ходите кругами, напрягаете свои мозговые извилины и никуда не можете продвинуться в своих размышления. Что такое это Качество черт возьми? Что это такое? '' &mdash; Дзен и искусство ухода за мотоциклом
+''Качество -вы знаете что это такое, но в тоже время мы не знаете что это. И это противоречиво. Но если одни вещи лучше других, значит они качественнее. Но когда вы пытаетесь дать определение качеству, отделяя его от самих вещей, тогда вы теряете суть. Здесь не о чем говорить. '''Но если вы не можете сказать что такое Качество, откуда вы знаете что это, откуда вы знаете что оно вообще существует? Если никто не знает что это такое, тогда с практической точки зрения оно не существует.''' На чем еще базируются оценки? Почему за одни вещи люди готовы заплатить целое состояние, а другие выбрасывают в мусор? Очевидно, что одни вещи лучше других, но в чем заключается это "лучше"?  -- И вот вы снова и снова ходите кругами, напрягаете свои мозговые извилины и никуда не можете продвинуться в своих размышления. Что такое это Качество черт возьми? Что это такое? '' &mdash; Дзен и искусство ухода за мотоциклом
+</blockquote>
-</цитата>
 ====Качество системы====

@@ Line 218: / Line 218: @@
 ====Количество ошибочных слов====
-You will need two reference translations. The first will be the "original" text in the target language, this was created without post-editting. The second will be a post-editted version of the machine translation text. When you are creating the post-editted version, take care to make only the minimal changes required to produce an adequate translation.
 В системе Apertium есть инструмент для подсчета соотношения ошибочных слов между reference translation и машинным переводом. Инструмент называется <code>apertium-eval-translator</code> и его можно найти в базе хранения [[Apertium SVN]]. Цель данной практической сессии - испытать его на системе, которую вы создали.
-Вам понадобится два reference translations. Первым будет "оригинальный" текст на языке перевода, которые был создан без дальнейшего редактирования пост-editting. Вторым будет отредактированный вариант текста машинного перевода. При редактировании текста, постарайтесь внести только минимальные изменения, необходимые для получения адекватного перевода.
+Вам понадобится два образца перевода. Первым будет "оригинальный" текст на языке перевода, который был создан без дальнейшего редактирования. Вторым будет отредактированный вариант текста машинного перевода. При редактировании текста, постарайтесь внести только минимальные изменения, необходимые для получения адекватного перевода.
 Вот пример с башкирского на татарский. Образец текста находится в файле <code>ba.txt</code>, введите команду:
@@ Line 259: / Line 260: @@
 Статистика по переводу незнакомых слов
 -------------------------------------------------------
+Количество незнакомых слов, которые были  одинаковы для языка-источника и для целевого языка: 0
-Number of unknown words which were free rides: 0
+Процент незнакомых слов, которые были одинаковы для языка-источника и для целевого языка: 0%
-Percentage of unknown words that were free rides: 0%
 </pre>
-Это дает информацию о проценте ошибочных слов, и некоторые другие статистические данные о двух файлах .<code>-r</code> дает reference translation, в данном случае <code> tt.txt </ код> это файл, содержащий пример текста на татарском языке. <code>-t</code> выдает текст, например, результат работы системы машинного перевода.
+Дает информацию о проценте ошибочных слов, и некоторые другие статистические данные о двух файлах .<code>-r</code> предлагает образец перевода, в данном случае <code> tt.txt </ код> это файл, содержащий пример текста на татарском языке. <code>-t</code> выдает текст, например, результат работы системы машинного перевода.
 Теперь скопируйте файл <code>ba-tt.txt</code> назовите <code>tt2.txt</code> и отредактируйте так, чтобы получить адекватный перевод, а затем перезапустить вышеуказанные команды, заменив <code>tt.txt</code> на <code>tt2.txt</code> и сравните результаты.

@@ Line 78: / Line 78: @@
 ===Оценка===
-====Объем словаря Vocabulary coverage====
+====Объем словаря====
 Объем системы  показывает какая часть словаря данного языкового корпуса или области представлена в системе. Чтобы показать что это значит, мы попробуем перевести предложение с турецкого на башкирский язык используя разные объемы словаря:
@@ Line 107: / Line 107: @@
 |}
-Как правило, объем словаря можно оценить принимая во внимание пул предложений или корпус, а не одно предложение. В Apertium, базовый объем для выпуска нового прототипа переводчика составляет около 80%, это 2 неизвестных слов из 10 для данного корпуса. Этого не достаточно для полноценного перевода,  за исключением пары родственных языков. Однако, как правило, достаточно, чтобы сделать понятнее переводы.
+Как правило, объем словаря можно оценить, принимая во внимание пул предложений или корпус, а не одно предложение. В Apertium, базовый объем для выпуска нового прототипа переводчика составляет около 80%, это 2 неизвестных слов из 10 для данного корпуса. Этого не достаточно для полноценного перевода,  за исключением пары родственных языков. Однако, как правило, достаточно, чтобы сделать понятнее переводы.
+====Количество и частота ошибок====
-====Уровень ошибок Error rate====
 While the coverage gives you an idea of how many words you will have to change in the ''best case'', that is, that the rest of the translation is correct. A more accurate indication of how many words you will have to change when using the translator is given by post-edition word error rate (often abbreviated as {{sc|wer}}). This is given as a percentage of changes (insertions, deletions, substitutions) between a machine translated sentence, and a sentence which has been revised by a human translator.
-Итак, понятие объема дает вам представление о том, сколько слов вам придется изменить в лучшем случае, при том, что остальная часть перевода является правильным. Но более точный показатель того, сколько слов вам придется заменить при использовании переводчика можно получить при помощи подсчета ошибок по итогам перевода (часто сокращенно {{SC | WER}}). Этот показатель отражает все изменения (вставки, удаления, замены)и дается как процентное соотношение между машинным переводом и переводом, скорректированным человеком.
+Итак, понятие объема дает вам представление о том, сколько слов вам придется изменить в лучшем варианте перевода, при том, что остальная часть перевода является правильной. Но более точный показатель того, сколько слов вам придется заменить после использования переводчика можно получить при помощи подсчета ошибок по итогам перевода (сокращенно {{SC | WER}}). Этот показатель отражает все изменения (вставки, удаления, замены) и выражается как процентное соотношение между машинным переводом и переводом, скорректированным человеком.
 Снова возьмем вышеприведенный пример:
@@ Line 134: / Line 134: @@
 |}
-Как и в случае изучения объема словаря, оценка ошибок, как правило, проводится на наборе предложений. Она показывает сколько слов вам, вероятно, придется изменить в данном предложении.
+Как и в случае оценки объема словаря, подсчет количества ошибок, как правило, проводится на пуле  предложений. Он показывает сколько слов вам, вероятно, придется изменить в данном предложении.
 When calculated over an appropriate corpus of the target translation domain, the combination of word error rate and coverage can give an idea of the usefulness of a machine translation system for a specific task. Of course, to determine if a system is useful for translators, a more thorough and case-specific evaluation needs to be made.
-После подсчета уровня ошибок и объема словаря на примере соответствующего корпуса целевого перевода можно получить представление о полезности системы машинного перевода для конкретной задачи. Конечно, чтобы определить, насколько полезной является система для переводчиков, необходимо провести более тщательную оценку для каждого отдельного случая.
+После подсчета количества ошибок и объема словаря на примере корпуса определенной области перевода, можно получить представление о пользе системы машинного перевода для решения конкретной задачи. Конечно, чтобы определить, насколько система полезна для переводчиков, необходимо провести более тщательную оценку для каждого отдельного случая.
 ==Практика==
@@ Line 145: / Line 145: @@
 ====Testvoc Тестирование словаря====
-Чтобы увидеть как управлять сценарием testvoc и как выглядит результат, перейдите к папке  <code>apertium-tt-ba</code>. Убедитесь, что переводчик скомпилирован (например, наберите <code>make</code>), а затем введите подпапку <code>dev/</code>.
+Чтобы увидеть как управлять сценарием testvoc и как выглядит результат, перейдите к папке  <code>apertium-tt-ba</code>. Убедитесь, что переводчик сформирован (например, наберите <code>make</code>), а затем введите подпапку <code>dev/</code>.
 Чтобы выполнить testvoc вам необходимо ввести команду <code>testvoc.sh</code>:
@@ Line 192: / Line 192: @@
 </pre>
-Весь тест займет около 20&mdash;25 минут, и сгенерирует 3-400M of output.
+Весь тест займет около 20&mdash;25 минут, и сформирует результат 3-400M.
 ===Оценка===
@@ Line 214: / Line 214: @@
 </pre>
-Охват 93.4% для морфологического анализатора татарского языка для данного примере for the Tatar morphological analyser for the example text.
+Охват 93.4% морфологическим анализатором татарского языка для данного примера.
+====Количество ошибочных слов====
-====Уровень ошибок Word error rate====
 You will need two reference translations. The first will be the "original" text in the target language, this was created without post-editting. The second will be a post-editted version of the machine translation text. When you are creating the post-editted version, take care to make only the minimal changes required to produce an adequate translation.