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J-GLOBAL ID：202102250325871301   整理番号：21A0008620

オリジナルテキストを書く時の科学記事機械翻訳の質の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Quality of Scientific Articles Machine Translation While Writing Original Text

著者 (3件)： Zhivotova A.A. (Komsomolsk-na-Amure State University,Faculty of Computer Technology,Komsomolsk-na-Amure,Russia) ,  Berdonosov V.D. (Komsomolsk-na-Amure State University,Faculty of Computer Technology,Komsomolsk-na-Amure,Russia) ,  Redkolis E.V. (Komsomolsk-na-Amure State University,Faculty of Computer Technology,Komsomolsk-na-Amure,Russia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： FarEastCon  ページ： 1-4  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在,ほとんどの事例におけるピアレビュージャーナルにおける科学論文の出版は,英語への翻訳を仮定している。この文脈において,ポスト編集による機械翻訳システムを用いることにより,翻訳コストを削減することが可能である。現代の機械翻訳システムは,バイリンガル辞書から多言語位置確認プラットフォームまで長い方法であり,急速に発展し続けている。ニューラルネットワーク深層学習の使用により,翻訳品質は手動翻訳レベルにほとんど到達した。しかし,機械翻訳は短所と限界を持ち,その理解は,科学的テキスト翻訳の時間とコストを削減するためのそのようなシステムの使用を可能にする。本論文は,機械翻訳アプリケーションの主な特徴を定式化し,体系化し,また,翻訳のためのソーステキストを調製するための推薦を与え,それは,特に特定の被験者のテキストのために,機械翻訳システムを使用するときだけでなく,人間翻訳にも関連する。科学的および技術的テキストの用例によって,実験を実行することによって,推薦が適用されるとき,機械翻訳品質がどのように変化するかを示した。BLUEスコアメトリックを用いて翻訳品質を評価した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *機械翻訳 ,  ニューラルネットワーク ,  位置決め ,  英語 ,  応用プログラム ,  定式化
準シソーラス用語： ピアレビュー ,  被験者 ,  多言語 ,  用例 ,  バイリンガル ,  深層学習 ,  機械翻訳装置 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 科学 ,  記事 ,  機械翻訳 ,  質