Tłumaczenie maszynowe
Tłumaczenie maszynowe (MT) to zadanie z zakresu przetwarzania języka naturalnego, które automatycznie konwertuje tekst z jednego języka na inny. Współczesne MT opiera się na neuronowych modelach sekwencja-sekwencja — mechanizmie uwagi wprowadzonym przez Bahdanau i wsp. (2015) oraz architekturze transformer zaproponowanej przez Vaswani i wsp. (2017) — i poszerza dostęp do źródeł w wielojęzycznej analizie danych i badaniach.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Bahdanau, D., Cho, K. & Bengio, Y. (2015). Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L. & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). link ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). Machine Translation. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/text-mining/machine-translation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Analiza tekstów międzyjęzykowychEksploracja tekstu↔ compare
- Tagowanie części mowy (Part-of-Speech Tagging, POS Tagging)Eksploracja tekstu↔ compare
- Analiza sentymentuEksploracja tekstu↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →