ОЦІНКА ТОЧНОСТІ МЕТОДІВ ПЕРЕКЛАДУ ШТУЧНИХ МОВ

Анотація

Стаття присвячена оцінці точності методів перекладу штучних мов в інтелектуальній інформаційній системі перекладу штучних мов із використанням методів штучного інтелекту та статистичних алгоритмів, пропонуючи інноваційний підхід до підвищення ефективності машинного перекладу в умовах динамічного розвитку сучасних технологій. Проведений аналіз показав недостатню точність перекладу, підвищити яку було запропоновано шляхом інтеграції двох методів в одну систему.Метою роботи є оцінка точності методів перекладу в запропонованій інтелектуальної інформаційної системи перекладу штучних мов. В роботі досліджено такі метрики оцінки перекладу, як BLEU, ChrF, BLEURT, COMMET, TER, METEOR та людська оцінка (в якості еталону). Кожен з алгоритмів (математичні моделі, нейромережевий алгоритм та комбінований алгоритм) були перевірені на 12 тестах, кожен з яких – переклад однієї з чотирьох мов в іншу (англійська, українська, французька та есперанто) та в зворотному порядку.Результати демонструють, що дає підвищення середньої точності перекладу на 0.5 % у порівнянні з методом на основі математичних моделей, на 0.2 % у порівнянні з методом на основі нейронних мереж. В деяких парах результат був гірше за окремо взятий алгоритм, але це відбулося через використані коефіцієнти при складені результатів. Так як для кожної окремої пари мов можливо індивідуальне налаштування, то правильний результат буде з’являтися в найгіршому випадку з тією ж точністю, що і найкращий серед 2 результатів.Але це потребує окремого налаштування. Враховуючи отримані результати, можна зробити висновок, що комбінація цих двох методів дозволяє покращити точність перекладу штучних мов. Отримані результати підтверджують ефективність розробленої системи, що дозволяє з високою ефективністю перекладати звичайні та штучні мови.