Thong tin luan van tieng viet

Tên đề tài luận văn: Enhancing the quality of Machine Translation System Using Cross-Lingual Word Embedding Models 8.. Tóm tắt các kết quả của luận văn: Luận văn thu được những kết quả c

1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

-• -

CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

***********

1 Họ và tên học viên: Nguyễn Minh Thuận 2 Giới tính: Nam

5 Quyết định công nhận học viên số: 393/QĐ-ĐT, ngày 21 tháng 6 năm 2016

6 Các thay đổi trong quá trình đào tạo: thay đổi tên đề tài

7 Tên đề tài luận văn: Enhancing the quality of Machine Translation System Using Cross-Lingual Word Embedding Models

8 Chuyên ngành: Khoa học máy tính 9 Mã số: 8480101.01

10 Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS TS Nguyễn Phương Thái

11 Tóm tắt các kết quả của luận văn:

Luận văn thu được những kết quả chính sau đây:

1 Thử nghiệm 3 mô hình Cross-Lingual Word Embedding để chọn ra mô hình tốt nhất cho các cặp ngôn ngữ thử nghiệm trong luận văn

2 Dựa trên mô hình Cross-Lingual Word Embedding, đề xuất 1 mô hình để nâng cao chất lượng cho bảng cụm từ (phrase-table) trong hệ thống dịch máy thống kê dựa trên cụm từ (Phrase-table Statistical Machine Translation)

3 Dựa trên mô hình Cross-Lingual Word Embedding, đề xuất 1 mô hình để xử lý vấn đề các từ không có trong từ điển (unknown words) trong hệ thống dịch máy dựa trên mạng nơ-ron (Neural Machine Translation)

4 Kết quả từ các thực nghiệm cho thấy, 2 mô hình đề xuất đều giải quyết tốt các vấn

đề đã đặt ra

12 Khả năng ứng dụng trong thực tiễn:

Kết quả của luận văn làm tăng chất lượng hệ thống dịch máy của cả 2 cách tiếp cận là: dịch máy thống kê và dịch máy bằng mạng nơ-ron được thử nghiệm trên cặp ngôn ngữ Nhật-Việt và Anh-Việt Hoàn toàn có thể triển khai thành các hệ thống dịch cho các doanh nghiệp hoặc cho các lĩnh vực thương mại du lịch

2

13 Những hướng nghiên cứu tiếp theo:

Tiếp theo luận văn sẽ tập trung sâu hơn vào cặp ngôn ngữ Nhật-Việt Thu thập thêm

dữ liệu song ngữ Nhật-Việt Thực hiện 1 mô hình chuyển ngữ cho Nhật-Việt, để có thể triển khai 1 hệ thống dịch máy cho cặp ngôn ngữ Nhật - Việt có chất lượng tốt nhất

14 Các công trình đã công bố có liên quan đến luận văn:

Minh-Thuan Nguyen, Van-Tan Bui, Huy-Hien Vu, Phuong-Thai Nguyen, Chi-Mai Luong, Enhancing the quality of Phrase-table in Statistical Machine Translation for Less-Common and Low-Resource Languages, in the 2018 International Conference on Asian Lanugage Processing (IALP 2018)

Ngày 18 tháng 10 năm 2018

Xác nhận của cán bộ hướng dẫn

(Kí và ghi rõ họ tên)

Ngày 18 tháng 10 năm 2018

Học viên

(Kí và ghi rõ họ tên)