Нейросетевой перевод

Исследование "Нейросетевой перевод" направлено на улучшение качества машинного перевода с использованием современных методов машинного обучения. Проект включает анализ нейросетевых моделей, эксперименты на различных языковых парах и сравнительный анализ результатов с традиционными методами.Цель - определить преимущества и недостатки нейросетевых моделей в задаче машинного перевода.

Название: «Нейросетевой перевод»

Тип: Отчет по практике

Объект исследования: Нейросетевые модели

Предмет исследования: Процесс машинного перевода с использованием нейронных сетей

Методы исследования: Анализ литературы, эксперименты с различными моделями нейронных сетей, сравнительный анализ результатов

Научная новизна: Использование современных методов машинного обучения для улучшения качества машинного перевода

Цель проекта: Исследовать эффективность нейросетевых моделей в задаче машинного перевода и определить их преимущества и недостатки

Проблема: Недостаточная точность и нативность машинного перевода при использовании традиционных методов

Целевая аудитория: Специалисты в области машинного обучения, лингвисты, разработчики машинного перевода

Задачи проекта:
1. Провести обзор существующих нейросетевых моделей для машинного перевода
2. Провести эксперименты с выбранными моделями на различных языковых парах
3. Сравнить результаты перевода с использованием нейросетевых моделей и традиционных методов
4. Оценить качество перевода и выявить возможные улучшения