ТАРҶУМОНИ МОШИНИИ НЕЙРОНӢ: ИСТИФОДАИ OPENNMT БАРОИ ОМӮЗОНИДАНИ МОДЕЛИ ТАРҶУМОН

Ilhomjon Qodirov

Муаллифон

              Солиев П.А. – омӯзгори калон, кафедраи барномарезӣ ва низомҳои иттилоотӣ, Донишкадаи политехникии Донишгоҳи техникии Тоҷикистон ба номи академик М.С. Осимӣ.

              Қосимов А.А. – омӯзгори калон, кафедраи барномарезӣ ва низомҳои иттилоотӣ, Донишкадаи политехникии Донишгоҳи техникии Тоҷикистон ба номи академик М.С. Осимӣ.

Чакида

            Дар мақола шарҳи коркарди модулҳо барои тарҷумони мошинии нейронӣ бо истифода аз OpenNMT оварда шудааст. Қадамҳои омӯзонидани маълумот ва тайёр кардани система барои тарҷума нишон дода мешаванд. Инчунин коркарди модулҳо барои тарҷумони мошинии забони тоҷикӣ гуфта шудааст. Натиҷаҳои таҷрибаҳои гузаронидашуда оид ба истифодаи шабакаҳои нейронӣ бо истифода аз OpenNMT дар тарҷумони мошинӣ баррасӣ карда мешаванд. Принсипи умумии кори барномаи тарҷумони мошинӣ бо истифода аз OpenNMT ва мушкилоте, ки барои ба даст овардани матни тарҷумашавандаи дуруст ҳангоми истифодаи тарҷумаи мошинӣ бо истифода аз OpenNMT шарҳ дода шудаанд. Исбот карда мешавад, ки ҳангоми пайваст кардани шабакаҳои нейронӣ ба тарҷумаи мошинӣ тарҷумаҳои бисёртар аниқи калима ва ҷумлаҳои тарҷумашавандаро гирифтан мумкин аст ва тарҷумаи беҳтарини матнҳои жанрҳои гуногун имконпазир мегардад.

Калидвожаҳо

           тарҷумони мошинӣ, шабакаҳои нейронӣ, омӯзиш, тарҷумаи электронӣ, модел, OpenNMT 

Забон 

тоҷикӣ

Намуд

техникӣ

Сол 

2019

Саҳифа

13-17

Рўйхати адабиётҳои истифодашуда

  1. Солиев П.А., Қосимов А.А. – Шабакаҳои нейронӣ ва истифодаи онҳо дар тарҷумони мошинӣ // Вестник ПИТТУ имени академика М.С. Осими «Научно-технический журнал», Худжанд, 2018, № 3 (8), С. 11 – 16.
  2.  OpenNMT: Open-Source Toolkit for Neural Machine Translation. Маводи конференсияи илмӣ. Guillaume Kleiny, Yoon Kim, Yuntian Deng, Jean Senellarty, Alexander M. Rush. Harvard University, SYSTRAN.
  3.  An OpenNMT Model to Arabic Broken Plurals. Elsayed Issa. University of Arizona, 845 N Park Ave, Tucson, AZ 85719, USA.
  4.  Improving a Multi-Source Neural Machine Translation Model with Corpus Extension for Low-Resource Languages. Gyu-Hyeon Choi, Jong-Hun Shin, Young-Kil Kim. Korea University of Science and Technology (UST).
  5. Солиев О.М., Худойбердиев Х.А., Солиев П.А. – Web-приложение Tajik_English_Translator // Свидетельство о государственной регистрации информационного ресурса. Республика Таджикистан, 31.01.2018, № 4201800391.

Таърихи нашр

09/21/2023