Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix)
|
|
- Miloš Konečný
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Rudolf Rosa diplomová práce Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs
2 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 2/42
3 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Co nám dá Moses? Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 3/42
4 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Co nám dá Moses? Všem výhercům obdržel diplom Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 4/42
5 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Co nám dá Moses? Všem výhercům obdržel diplom Co by se nám líbilo více? Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 5/42
6 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Co nám dá Moses? Všem výhercům obdržel diplom Co by se nám líbilo více? Všichni výherci obdrželi diplom Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 6/42
7 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Co nám dá Moses? Všem výhercům obdržel diplom Co na to Depfix? Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 7/42
8 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Co nám dá Moses? Všem výhercům obdržel diplom Co na to Depfix? vezme zdrojovou větu a výstup Mosese Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 8/42
9 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Co nám dá Moses? Všem výhercům obdržel diplom Co na to Depfix? vezme zdrojovou větu a výstup Mosese najde chyby Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 9/42
10 Motivační příklad Zdroj: All the winners received a diploma Co nám dá Moses? Všem výhercům obdržel diplom Co na to Depfix? vezme zdrojovou větu a výstup Mosese najde chyby, opraví je, a vydá správný překlad Všichni výherci obdrželi diplom Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 10/42
11 Obsah Motivační příklad Depfix krok za krokem Úpravy použitých nástrojů Vyhodnocení Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 11/42
12 Depfix krok za krokem Lingvistická analýza vstupu Roviny dle Pražského závislostního korpusu M-rovina A-rovina T-rovina Pravidlové a statistické opravy chyb Implementováno ve frameworku Treex Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 12/42
13 M-rovina Analýza: lemmata, tagy, word-alignment Opravy: vokalizace předložek kapitalizace Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 13/42
14 A-rovina Analýza: závislostní stromy, analytické funkce Opravy: morfologické shody: předložka se substantivem, podmět s přísudkem, substantivum s adjektivem transfer významu do morfologie: podmět, přivlastňování, pasivum Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 14/42
15 Všem výhercům obdržel diplom zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výhercům NNMP3 diplom NNIS1 All P the a Všem PLXP3
16 Transfer významu: podmět zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výhercům NNMP3 diplom NNIS1 All P the a Všem PLXP3
17 Transfer významu: podmět zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výhercům NNMP3 diplom NNIS1 All P the a Všem PLXP3
18 Podmět nominativ zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výherci Sb NNMP1 diplom NNIS1 All P the a Všem PLXP3
19 Všem výherci obdržel diplom zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výherci Sb NNMP1 diplom NNIS1 All P the a Všem PLXP3
20 Shoda adjektiva se substantivem zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výherci Sb NNMP1 diplom NNIS1 All P the a Všem PLXP3
21 Shoda: rod, pád (číslo) zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výherci Sb NNMP1 diplom NNIS1 All P the a Všichni PLMP1
22 Všichni výherci obdržel diplom zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výherci Sb NNMP1 diplom NNIS1 All P the a Všichni PLMP1
23 Shoda podmětu s přísudkem zone=en zone=cs received VBD obdržel VpYSXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výherci Sb NNMP1 diplom NNIS1 All P the a Všichni PLMP1
24 Shoda: rod, číslo (osoba) zone=en zone=cs received VBD obdrželi VpMPXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výherci Sb NNMP1 diplom NNIS1 All P the a Všichni PLMP1
25 Všichni výherci obdrželi diplom zone=en zone=cs received VBD obdrželi VpMPXRA Z: winners Sb NNS diploma NN výherci Sb NNMP1 diplom NNIS1 All P the a Všichni PLMP1
26 A-rovina Analýza: závislostní stromy, analytické funkce Opravy: morfologické shody: předložka se substantivem, podmět s přísudkem, substantivum s adjektivem transfer významu do morfologie: podmět, přivlastňování, pasivum Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 26/42
27 T-rovina Analýza: t-stromy, formémy, gramatémy Opravy: pravidlové: negace, překlad slovesných časů, vypouštění pronominálního podmětu statistické: substantivní a verbální valence Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 27/42
28 Valenční model natrénováno na CzEngu pravděpodobnost formému argumentu podmíněná lemmatem rodiče (sloveso/substantivum) formémem anglického argumentu ± lemmatem argumentu Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 28/42
29 Úpravy použitých nástrojů nástroje pro automatickou analýzu jazyka tagger, word-aligner, parser určené pro analýzu bezchybných vět výstupy strojového překladu obsahují chyby nátroje mají při jejich analýze nižší úspěšnost zvýšení robustnosti nástrojů pravidlové opravy výstupů (tagger, aligner, parser) reimplementace a modifikace parseru (pro češtinu) Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 29/42
30 Maximum Spanning Tree parser McDonald, Crammer, Pereira (2005) Online large-margin training of dependency parsers Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 30/42
31 Maximum Spanning Tree parser McDonald, Crammer, Pereira (2005) Online large-margin training of dependency parsers Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 31/42
32 Maximum Spanning Tree parser McDonald, Crammer, Pereira (2005) Online large-margin training of dependency parsers McDonald, Pereira, Rybarov, Hajič (2006) Non-projective dependency parsing using spanning tree algorithms Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 32/42
33 Maximum Spanning Tree parser reimplementace, vyladění pro češtinu Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 33/42
34 Maximum Spanning Tree parser reimplementace, vyladění pro češtinu zhoršení trénovacích dat zavlečení chyb podle chybového modelu, natrénovaného na výstupech Mosese Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 34/42
35 Maximum Spanning Tree parser reimplementace, vyladění pro češtinu zhoršení trénovacích dat zavlečení chyb podle chybového modelu, natrénovaného na výstupech Mosese přidání informací o zdrojové větě tag, analytická funkce, existence hrany Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 35/42
36 Maximum Spanning Tree parser reimplementace, vyladění pro češtinu zhoršení trénovacích dat zavlečení chyb podle chybového modelu, natrénovaného na výstupech Mosese přidání informací o zdrojové větě tag, analytická funkce, existence hrany přidání informací z velkého korpusu (CzEng) PMI rodič, potomek =log p[ rodič, potomek ] p[rodič,*] p[*, potomek] Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 36/42
37 Manuální vyhodnocení Depfixu Vyhodnoceno Změněno 1350 vět 739 vět Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 37/42
38 Manuální vyhodnocení Depfixu Vyhodnoceno Změněno Zlepšeno Zhoršeno Neurčeno 1350 vět 739 vět 430 vět 152 vět 157 vět Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 38/42
39 Manuální vyhodnocení Depfixu Vyhodnoceno 1350 vět Změněno 739 vět Zlepšeno 430 vět Zhoršeno 152 vět Neurčeno 157 vět Úspěšnost 58,2% Přesnost 73,9% Úplnost 31,9% úspěšnost = zlepšeno změněno přesnost = úplnost = zlepšeno zlepšeno zhoršeno zlepšeno vyhodnoceno Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 39/42
40 Automatické vyhodnocení (BLEU) Systém WMT 2011 WMT 2012 před po před po Joshua (Zeman) 14,08 14,81 12,10 12,44 Moses (Bojar) 16,35 16,83 14,19 14,26 Moses (Koehn) 17,30 17,94 15,54 15,78 Google Translate 19,73 19,97 16,22 16,22 a dalších 9 systémů průměrné zlepšení +0,38 +0,19 Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 40/42
41 Shrnutí Depfix = automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (AJ ČJ) Lingvistická analýza v Treexu (M-, A-, T-rovina) zvýšena robustnost nástrojů (data obsahují chyby) Pravidlové i statistické opravy shody, negace, podměty, časy, valence Zvýšení kvality strojového překladu do značné míry nezávislé na překladovém systému Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 41/42
42 Děkuji za pozornost Rudolf Rosa, ÚFAL MFF UK tato prezentace i samotná diplomová práce budou k dipozici na webu Depfix je součástí Treexu trunk/treex/devel/depfix/ free software; můžete jej redistribuovat a/nebo modifikovat za stejných podmínek jako Perl Rudolf Rosa: Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu 42/42
Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix)
Rudolf Rosa diplomová práce Automatická post-editace výstupů frázového strojového překladu (Depfix) Automatic post-editing of phrase-based machine translation outputs Motivační příklad Zdroj (WMT 2010):
VíceDepfix: Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate
Rudolf Rosa rur@nikdeeu http://ufalmffcunicz/rudolf-rosa Depfix: Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované
VíceJak dělat strojový překlad lépe než Google Translate
Mgr. Rudolf Rosa Jak dělat strojový překlad lépe než Google Translate Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta Ústav formální a aplikované lingvistiky ProSŠ, Gymnázium Kladno, 23. října
Víceve strojovém překladu
Jaká data se používají ve strojovém překladu Ondřej Bojar bojar@ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK ELRC Training Workshop, 15. prosinec 2015 1/39 Osnova Typy dat ve strojovém
VíceFaktorované překladové modely. Základní informace
Základní informace statistická metoda překladu statistická metoda překladu založena na frázích (nikoliv slovo slovo) statistická metoda překladu založena na frázích (nikoliv slovo slovo) doplňková informace
VíceAutomatic Alignment of Tectogrammatical Trees from Czech-English Parallel Corpus
Automatic Alignment of Tectogrammatical Trees from Czech-English Parallel Corpus David Mareček obhajoba diplomové práce 8. 9. 2008 Motivace Na t-rovině jsou si jazyky podobnější alignment by zde měl být
VícePopis morfologických značek poziční systém
Popis morfologických značek poziční systém Jan Hajič Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK Morfologická analýza a syntéza Morfologické značky jsou součástí výsledku (výstupem) morfologické analýzy,
VíceMožnosti zlepšení strojového překladu z angličtiny do češtiny
Prezentace k obhajobě diplomové práce Možnosti zlepšení strojového překladu z angličtiny do češtiny Martin Popel 14. září 2009 TectoMT Anotace překladových chyb Jednotlivá vylepšení Analýza Transfer Syntéza
VíceJaponsko-český strojový překlad
V. Kůrková et al. (Eds.): ITAT 2014 with selected papers from Znalosti 2014, CEUR Workshop Proceedings Vol. 1214, pp. 85 92 http://ceur-ws.org/vol-1214, Series ISSN 1613-0073, c 2014 D. Variš, O. Bojar
Více0. Úvod. 1. Syntaktické značkování textu
Systém pro syntaktické značkování velkých textových korpusů 1 Tomáš Jelínek Ústav teoretické a komputační lingvistiky Filozofické fakulty Karlovy univerzity Abstract Syntactic annotation of corpora is
VíceRudolf Rosa. Strojový překlad pojmenovaných entit za pomoci Wikipedie
Rudolf Rosa Strojový překlad pojmenovaných entit za pomoci Wikipedie Obsah Strojový překlad Statistický strojový překlad Frázový statistický strojový překlad Překlad pojmenovaných entit O. Hálek, R. Rosa,
VíceVyužití korpusu InterCorp při vytváření ručních pravidel pro automatickou detekci pleonastického it a jeho českých ekvivalentů v závislostních datech
Využití korpusu InterCorp při vytváření ručních pravidel pro automatickou detekci pleonastického it a jeho českých ekvivalentů v závislostních datech Kateřina Veselovská ÚFAL MFF UK veselovska@ufal.mff.cuni.cz
VícePočítačová lingvistika v praxi Pavel Ševeček, Tomáš Pavelek
Počítačová lingvistika v praxi Pavel Ševeček, Tomáš Pavelek I. Zpracování textu II. III. IV. Jazyk G Desambiguace Kontrola gramatiky V. Kontrola stylu VI. Valence sloves VII. Vývoj a odezva I. Zpracování
VíceAutomatické párování uzlů českých a anglických tektogramatických stromů
Automatické párování uzlů českých a anglických tektogramatických stromů David Mareček pondělní seminář 13. 10. 2008 Osnova rozdíly mezi párováním na morfologické a na tektogramatické rovině ruční párování
VíceOndřej Bojar Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze
ÔÐ ØÖÓ ÓÚ Ó Ô Ð Ù Ondřej Bojar bojar@ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze 18. říjen 2010 Aplikace strojového překladu Ç ÔÖ Þ
VíceŘešitelský kolektiv Finanční požadavky Finanční výhled na další roky Rozšiřující informace Přílohy. Role Celé jméno Typ odměny
Detail projektu Řešitelský kolektiv Finanční požadavky Finanční výhled na další roky Rozšiřující informace Přílohy Základní informace o projektu č. 1572314 Český název projektu: Modelování závislostní
VíceProgram pro automatickou opravu stochastické syntaktické anotace (analytická rovina PDT)
Program pro automatickou opravu stochastické syntaktické anotace (analytická rovina PDT) 1. Základní charakteristiky opravného programu Opravný program je počítačový software umožňující vyhledání a opravy
VíceIA161 Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka
IA161 Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka Strojový překlad Vít Baisa Překlad angličtina čeština Moses is an implementation of the statistical (or data-driven) approach to machine translation
VíceFAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA INFORMAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV POČÍTAČOVÉ GRAFIKY A MULTIMÉDIÍ FACULTY OF INFORMATION TECHNOLOGY DEPARTMENT OF COMPUTER GRAPHICS AND
Vícejohanka April 16, 2008
(Jak disambiguátoři přicházejí o iluze) April 16, 2008 Výchozí podmínky Co máme k dispozici? Jazyk LanGR + poloboha Pavla Květoně Pravidla pro (částečnou) morfologickou disambiguaci (Niki Petkevič, Tomáš
VíceVětná polarita v češtině. Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice,
Větná polarita v češtině Kateřina Veselovská Žďárek Hořovice, 27. 11. 2009 1 Polarita - úvod do problematiky Větná polarita: a) Cíl a motivace b) Charakteristika c) Možnosti výzkumu Větná polarita a vyhledávání
VíceMoses. M. Fabianová, A. Štromajerová, M. Vaněk
Moses M. Fabianová, A. Štromajerová, M. Vaněk Osnova 1. Trocha historie 2. Co je to Moses? 3. V čem je Moses jiný/lepší než ostatní SMT překladače? 4. Využití, příklady, srovnání Trocha historie 50. léta
Více1 Úvod 5 1.1 Co je PDT 2.0... 5 1.2 Historické pozadí projektu... 6 1.3 Vývoj projektu... 6. 2 Roviny anotace 11 2.1 Morfologická rovina...
Průvodce PDT 2.0 Jan Hajič, Eva Hajičová, Jaroslava Hlaváčová, Václav Klimeš, Jiří Mírovský, Petr Pajas, Jan Štěpánek, Barbora Vidová Hladká, and Zdeněk Žabokrtský 20. června 2006 Obsah 1 Úvod 5 1.1 Co
VíceMorfologie odborných textů
Morfologie odborných textů Yvona Řepová Název školy Název a číslo projektu Název modulu Obchodní akademie a Střední odborné učiliště, Veselí nad Moravou Motivace žáků ke studiu technických předmětů OP
VíceSlovníky a morfologická analýza
Počítačové zpracování přirozeného jazyka Slovníky a morfologická analýza Daniel Zeman http://ufal.mff.cuni.cz/course/popj1/ Slovník Zásobárna informací o slovech Morfologie vzory ohýbání, pravidelné odvozování
VíceUniverzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Ondřej Bojar Automatická extrakce. z korpusu Praha 2002
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Ondřej Bojar Automatická extrakce lexikálně-syntaktických údajů z korpusu Praha 2002 Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí
VíceNainstalovat Tred!
Nainstalovat Tred! http://ufal.mff.cuni.cz/tred/ 1 Korpusy a lingvistické nástroje Daniel Zeman zeman@ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova
VíceCo nového ve zpracování MWE Automatická identifikace
Co nového ve zpracování MWE Automatická identifikace Společný workshop tří GAČRů 15. dubna 2013 Víceslovné výrazy Osnova Víceslovné výrazy (VV, MWE) v PDT 2.5 Automatická identifikace Problémy (Úpravy
VíceJaponsko-český strojový překlad
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Dušan Variš Japonsko-český strojový překlad Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr. Ondřej Bojar,
VícePřirozený jazyk a matematika: jak popsat češtinu tak, aby jí porozuměly počítače?
Přirozený jazyk a matematika: jak popsat češtinu tak, aby jí porozuměly počítače? Markéta Lopatková Ústav formální a aplikované lingvistiky, MFF UK lopatkova@ufal.mff.cuni.cz Cíl popsat přirozený jazyk
VíceV této kapitole jsou popsány hlavní vlastnosti anotačního schématu spolu s důvody, proč byly zavedeny.
Syntakticky anotovaný korpus českých textů Milena Hnátková, Petr Jäger, Tomáš Jelínek, Vladimír Petkevič, Alexandr Rosen, Hana Skoumalová Ústav teoretické a komputační lingvistiky, Filozofická fakulta
VíceANOTACE K VÝUKOVÉ SADĚ č. VY_32_INOVACE_02_05_NEJ_Ps
ANOTACE K VÝUKOVÉ SADĚ č. VY_32_INOVACE_02_05_NEJ_Ps Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tematická oblast (předmět) Autor CZ.1.07/1.5.00/34.0705 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím
VíceUniverzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta. Adam Liška. Ústav formální a aplikované lingvistiky
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Adam Liška Čištění paralelních dat pro strojový překlad Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí bakalářské práce: RNDr.
VíceOddíl E učební osnovy VI.1.B LATINA
Podještědské gymnázium, s.r.o., Liberec, Sokolovská 328 Oddíl E učební osnovy VI.1.B LATINA Charakteristika předmětu: LATINA ve vyšším stupni osmiletého studia Obsah předmětu Latinský jazyk plní jednak
VíceLATINA. V rámci gymnaziálního vzdělání přispívá předmět Latina k utváření a rozvíjení klíčových kompetencí t těmito metodami:
LATINA Název předmětu: Latina Charakteristika vyučovacího předmětu: Vyučovací předmět Latina vychází vychází z RVP G jako Doplňující vzdělávací obor. Lze ho studovat jako povinně volitelný předmět ve 2.
VíceVALENČNÍ SLOVNÍK ČESKÝCH SUBSTANTIV: VÝCHODISKA A CÍLE
VALENČNÍ SLOVNÍK ČESKÝCH SUBSTANTIV: VÝCHODISKA A CÍLE Veronika Kolářová, Jana Klímová, Anna Vernerová Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK Praha 22. 4. 2016 Slovanská lexikografie počátkem 21.
VíceJazyky a jazykové technologie v České republice. Tomáš Svoboda Jan Hajič
Jazyky a jazykové technologie v České republice Tomáš Svoboda Jan Hajič 1 Kolik jazyků máme v ČR? Jeden úřední jazyk (čeština) Skutečnost je složitější Turistika Obchod a mezinárodní komerční aktivity
VíceJak lze v korpusech hledat doklady pro výzkum morfologie?
Seminář cjbb75 1. 4. 2015 Jak lze v korpusech hledat doklady pro výzkum morfologie? Vyhledávání podle morfologické značky problém spolehlivosti desambiguace Vyhledejte v korpusu SYN2010 všechny vokativy
VíceSSOS_CJL_5.13. III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. Číslo a název projektu Číslo a název šablony
Číslo a název projektu Číslo a název šablony DUM číslo a název CZ.1.07/1.5.00/34.0378 Zefektivnění výuky prostřednictvím ICT technologií III/2 - Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT SSOS_CJL_5.13
VíceKOMBINOVANÉ STATISTICKO-PRAVIDLOVÉ METODY ZNAČKOVÁNÍ ČEŠTINY. Drahomíra johanka Spoustová
KOMBINOVANÉ STATISTICKO-PRAVIDLOVÉ METODY ZNAČKOVÁNÍ ČEŠTINY Drahomíra johanka Spoustová Copyright Institute of Formal and Applied Linguistics, 2009 ISBN 978-80-904175-4-0 Obsah 1 Úvod 1 2 Výchozí situace
VíceKorpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka
Korpusová lingvistika a počítačové zpracování přirozeného jazyka Vladimír Petkevič & Alexandr Rosen Ústav teoretické a komputační lingvistiky Filozofické fakulty Univerzity Karlovy v Praze Korpusový seminář
Víceúč úč ž ů ž Č Č č č ů ž úč č úč ť Ň č ú Ý č č Ú Ú ť ú č ď ů ž š úč ž úč úč ž ť ď ť ď ž ú č č úč š ž Ů č č ú úč ž ů ť úč ž ž ž Ů č ž ú č Š úč č Úč Č Č š ď š Š š Ó Ó ž ůč ú Ď ť ž ů ů č ů Č ů ž úč Ý č ž úč
Víceč ů š ň č č Ú č č č Ú ů Ú č ž ú š š ý č ú ó ó ž č ý ý ý č ž č ý ž ý č ý ž ž č ý ý ý ž ý ý ý ý š ý š ů ů č č ý ž č ý ů š ž ý Ú Ú úč š ů ž ů ů Úč ž č ý č š ý ů č š ý ý ý ů č č ž ů š ů ů š ý ý ů ů č č ž ú
VíceÁ Ě Í Ě Á Á ó č ž č ž č Í š úč é úč š ž č é ů č é č é é ů č ů č č ů é Ž š ů ů š č é Ž č é Ž č Í ž Ž Ž é é Ů é Ř ů ť š é é č é é é š č č é č č č č š č š é č é č ů č č š ú é č é š é Ž Ž é é ú č č é ů č š
VíceNové EU projekty (od 2010)
Nové EU projekty (od 2010) Faust (STREP) T4ME Net (NoE) Jan Hajič & al. FAUST: Feedback Analysis for User-adaptive Statistical Translation 7. RP, kooperativní, STREP, 2010-13 (únor), GA #247762 Unit E1:
VíceRekonstrukce standardizovaného textu z mluvené řeči
Rekonstrukce standardizovaného textu z mluvené řeči Marie Mikulová, Zdeňka Urešová Příspěvek shrnuje dosavadní poznatky získané při budování Pražského závislostního korpusu mluvené češtiny (Prague Dependency
VíceDIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ
DIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tématická oblast CZ.1.07/1.5.00/34.0963 II/2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji čtenářské a informační
VícePražský závislostní korpus jako elektronická cvičebnice češtiny
Pražský závislostní korpus jako elektronická cvičebnice češtiny OndřejKučera ondrej.kucera@centrum.cz Abstrakt Pražský závislostní korpus patří mezi nejvýznamnější jazykové korpusy na světě. Cílem naší
VíceAnglický jazyk. Anglický jazyk. žák: TÉMATA. Fonetika: abeceda, výslovnost odlišných hlásek, zvuková podoba slova a její zvláštnosti
Prima jednoduše mluví o sobě Slovní zásoba: elementární slovní 1 B/ 26, 27, 29, 30 tvoří jednoduché otázky a aktivně je používá zásoba pro zvolené tematické okruhy odpovídá na jednoduché otázky obsahující
VíceZPRÁVA O PRŮBĚHU PRACÍ na programovém projektu Informační společnost 2005 1ET101120413
Národní 3, 117 20 Praha 1 List PT1 ZPRÁVA O PRŮBĚHU PRACÍ na programovém projektu Informační společnost Rok Identifikační kód projektu 2005 1ET101120413 01 Řešitel projektu Jméno: Mgr. Barbora Vidová Hladká,
VíceDIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ
DIGITÁLNÍ ARCHIV VZDĚLÁVACÍCH MATERIÁLŮ Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tématická oblast CZ.1.07/1.5.00/34.0963 II/2 Inovace a zkvalitnění výuky směřující k rozvoji čtenářské a informační
VíceVyjádření propozice pomocí verbálních substantiv v korpusech psané a mluvené češtiny
Vyjádření propozice pomocí verbálních substantiv v korpusech psané a mluvené češtiny Veronika Kolářová, Jan Kolář, Marie Mikulová Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita
VíceOJ305 TYPOLOGIE JAZYKŮ z pohledu syntaxe
OJ305 TYPOLOGIE JAZYKŮ z pohledu syntaxe Syntaktická typologie co je to slovosled? co je to syntax? slovosled = pořadí větných členů ve větě syntax = slovosled, tedy pořadí větných členů, vztahy mezi nimi
VícePočítačové zpracování češtiny. Syntaktická analýza. Daniel Zeman
Počítačové zpracování češtiny Syntaktická analýza Daniel Zeman http://ufal.mff.cuni.cz/course/popj1/ Syntaktická rovina Vztahy mezi větnými členy. Větný člen je pro nás slovo (tj. též interpunkce). Z praktických
VíceAX Systém pro automatizovanou extrakci lexikálně-syntaktických údajů z korpusu.
AX Systém pro automatizovanou extrakci lexikálně-syntaktických údajů z korpusu. Ondřej Bojar obo@cuni.cz Abstrakt Systém AX je určen ke zpracování morfologicky analyzovaných vět přirozeného jazyka s cílem
VíceOBSAH. Předmluva (Libuše Dušková) DÍL I. Rozbor fonologický
OBSAH Předmluva (Libuše Dušková) DÍL I. Rozbor fonologický Úvod Rozdělení jazykového rozboru Poměr fonologie k fonetice. Dějiny bádání Fonémy a varianty Monofonémové hodnocení hláskových komplexů Dvoufonémové
VíceŽÁKOVSKÝ KORPUS MERLIN: JAZYKOVÉ ÚROVNĚ A TROJJAZYČNÁ CHYBOVÁ ANOTACE
ŽÁKOVSKÝ KORPUS MERLIN: JAZYKOVÉ ÚROVNĚ A TROJJAZYČNÁ CHYBOVÁ ANOTACE Mgr. Barbora Štindlová, Ph. D., Mgr. Veronika Čurdová, Mgr. Petra Klimešová, Mgr. Eva Levorová ÚJOP UK, Praha Práce s chybou, Poděbrady
VíceAnotace na analytické rovině
Anotace na analytické rovině Návod pro anotátory Jan Hajič, Jarmila Panevová, Eva Buráňová, Zdeňka Urešová, Alla Bémová Jiří Kárník, Jan Štěpánek, Petr Pajas 11. 10. 1999 ÚFAL MFF UK Praha Editoři: Eva
VíceChytal tlouště na višni
Chytal tlouště na višni Barbora Hladká Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze http://ufal.mff.cuni.cz Jedna noc s informatikou a matematikou MFF
VíceUčíme počítače (nejen) česky: ÚFAL
Učíme počítače (nejen) česky: ÚFAL Barbora Hladká Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze http://ufal.mff.cuni.cz Ústav formální a aplikované lingvistiky
Více15. Věta jednoduchá Vypracovala: Martina Miškeříková, červenec 2013
15. Věta jednoduchá Vypracovala: Martina Miškeříková, červenec 2013 Název školy Obchodní akademie a Střední odborné učiliště Veselí nad Moravou Název a číslo OP OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost, CZ
Vícena postupech, které se souhrnně nazývají závislostními. Oba principy lze vykládat
Závislostní redukční analýza přirozených jazyků Markéta Lopatková, 1 Martin Plátek 2 a Vladislav Kuboň 3 1 CKL MFF UK, Praha lopatkova@ckl.mff.cuni.cz 2 KTIML MFF UK, Praha platek@ksi.ms.mff.cuni.cz 3
VíceRoční úvodní kurs českého jazyka pro nově příchozí žáky - cizince
Roční úvodní kurs českého jazyka pro nově příchozí žáky - cizince Cíl kursu: 1/rychlé osvojení češtiny na komunikační úrovni - rozvoj slovní zásoby 2/ pochopení základních pravidel systému jazyka druhy
VíceAutomatická detekce emocí v textu
Automatická detekce emocí v textu Kateřina Veselovská veselovska@ufal.mff.cuni.cz New Media Inspiration, Praha 21. 2. 2015 Informace v textu objektivní fakta subjektivní názory pocity domněnky pozitivní
VíceNÁZEV TŘÍDA ANOTACE PLNĚNÉ VÝSTUPY KLÍČOVÁ SLOVA
ČÍSLO SADY III/2 AUTOR/KA Radka Zborníková ČJL - Tvarosloví Slovní druhy číselné označení DUM NÁZEV TŘÍDA ANOTACE PLNĚNÉ VÝSTUPY KLÍČOVÁ SLOVA FORMÁT (pdf,, ) 1. Slovní druhy - přehled, opakování učiva
VíceCl. Práce publikované v odborných Časopisech vydávaných v zahraničí
Příloha 6 Strukturovaná bibliografie Zdeněk Žabokrtský, 1999-2009 A. Monografie [1] Markéta Lopatková, Zdeněk Žabokrtský, and Václava Kettnerová. Valenční slovník českých sloves. Nakladatelství Karolinum,
VíceValence českých deverbativních substantiv reprezentujících vybrané sémantické třídy
Valence českých deverbativních substantiv reprezentujících vybrané sémantické třídy Veronika Kolářová Ústav formální a aplikované lingvistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova v Praze 1
VícePDT-Vallex: trochu jiný valenční slovník
PDT-Vallex: trochu jiný valenční slovník Zdeňka Urešová uresova@ufal.mff.cuni.cz Univerzita Karlova v Praze Ústav formální a aplikované lingvistiky Malostranské nám. 25 11800 Praha 1 Česká republika Abstract
VíceAktivní detekce chyb
Fakulta aplikovaných věd, Katedra kybernetiky a Výzkumné centrum Data - Algoritmy - Rozhodování Západočeská univerzita v Plzni Prezentace v rámci odborného semináře Katedry kybernetiky Obsah Motivační
VíceStrojové učení a pravidla pro extrakci informací z textů
Strojové učení a pravidla pro extrakci informací z textů Barbora Hladká Ústav formální a aplikované lingvistiky MFF UK http://ufal.mff.cuni.cz Machine Learning Meetups, 2. prosince 2015 Pozvánka Jako výzkumníci
VíceAutomatická detekce emocí v textu
Automatická detekce emocí v textu Kateřina Veselovská veselovska@ufal.mff.cuni.cz New Media Inspiration, Praha 21. 2. 2015 Informace v textu objektivní fakta subjektivní názory pocity domněnky pozitivní
VíceSLOVNÍ DRUHY Platón Aristoteles Dionysios Thrácký Priscianus
SLOVNÍ DRUHY Historicky podmíněná kategorizace lexikálních jednotek/slov. Védángy (disciplíny umožňující studium véd Nirukta 5./6. stol. př. n. l. základy popisu jazyka glosář etymologie, forma a význam
VíceČím může bohemistice přispět současná počítačová lingvistika?
Jarmila Panevová (Univerzita Karlova, Praha) Čím může bohemistice přispět současná počítačová lingvistika? I. Po několik destiletí (od 2. poloviny 20. století) se mohlo zdát, že počítačová a formální lingvistika
VíceČASOPIS PRO MODERNÍ FILOLOGII 99, 2017, Č. 1, S
ČASOPIS PRO MODERNÍ FILOLOGII 99, 2017, Č. 1, S. 131 146 MARKÉTA LOPATKOVÁ A KOL.: VALENČNÍ SLOVNÍK ČESKÝCH SLOVES VALLEX Druhé vydání, přepracované a rozšířené Praha: Karolinum, 2016, 698 stran ISBN 978-80-246-3542-2
Více4.9.1. Základy latiny II
4.9.1. Základy latiny II Základy latiny jsou dvouletý volitelný předmět, jehož hlavním cílem je poskytnout žákům základní orientaci v systému latinské gramatiky v rozsahu středoškolského učiva a připravit
Vícepokroky ve johanka Obsah telenovely Bez ladu a skladu Unsupervised johanka 21. dubna 2008
(nejen) češtiny 21. dubna 2008 Tipovací soutěž Pro který/é z následujících jazyků bude v průběhu přednášky překonán state-of-the-art? Čeština 95.68 % ( et. al., 2007) Slovenština 89.36 % (TnT, Brants 2000)
VíceL A TEX Korektura textu
Semestrální práce z předmětu Kartografická polygrafie a reprografie L A TEX Korektura textu Autor: Jana Baarová,Pavla Ptáčková, Hana Gubániová, Rudolf Klímek Editor: Jan Varyš Praha, 5.5. 2010 Katedra
VíceAntiplagiátorské nástroje pro naše repozitáře
Antiplagiátorské nástroje pro naše repozitáře Jan Mach Vysoká škola ekonomická v Praze Univerzita Karlova v Praze 23. 10. 2013 Seminář ke zpřístupňování šedé literatury Co je plagiát? 1. klonování vydávání
VícePočítač, dataprojektor, interaktivní tabule, smartphone, plány měst, mapy, slovníky
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Německý jazyk Výstupy odpovídající úrovni A1 podle SERR 1. ročník 4 hodiny týdně Počítač, dataprojektor, interaktivní tabule, smartphone, plány měst, mapy,
VíceOBSAH SEZNAM TERMÍNŮ, ZKRTATEK A ZNAČEK POUŽÍVANÝCH V UČEBNICI POSTAVY PŘÍBĚHU 3 LEKCE 1 STUDIUM JAZYKŮ 8 LEKCE 2 LIDSKÁ KOMUNIKACE 42.
SEZNAM TERMÍNŮ, ZKRTATEK A ZNAČEK POUŽÍVANÝCH V UČEBNICI VIII POSTAVY PŘÍBĚHU 3 LEKCE 1 STUDIUM JAZYKŮ 8 MINIDIALOGY 9 SLOVNÍ ZÁSOBA 11 DIALOGY 15 GRAMATIKA 18 A. Přítomný čas 18 Cvičení A 20 B. Budoucí
VíceÚvod do gramatiky. Galénos a Hippokratés na fresce v kryptě katedrály v Anagni, vybudované v roce 1255
Úvod do gramatiky Galénos a Hippokratés na fresce v kryptě katedrály v Anagni, vybudované v roce 1255 Slovní druhy Z deseti slovních druhů se v lékařské terminologii uplatňují jen některé: a) podstatná
VíceLATINA. Oddíl E učební osnovy VI.1.B
LATINA Oddíl E učební osnovy VI.1.B Charakteristika předmětu: LATINA ve vyšším stupni osmiletého studia Obsah předmětu Latinský jazyk plní jednak funkci propedeutickou, tj. poskytuje elementární úvod do
VíceANALÝZA A KLASIFIKACE DAT
ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT RNDr. Eva Janoušová INVESTICE DO ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ HODNOCENÍ ÚSPĚŠNOSTI KLASIFIKACE A SROVNÁNÍ KLASIFIKÁTORŮ ÚVOD Vstupní data Subjekt Objem hipokampu Objem komor Skutečnost
VíceAutomatická anotace angličtiny na tektogramatické
Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Josef Toman Automatická anotace angličtiny na tektogramatické rovině Ústav formální a aplikované lingvistiky Vedoucí diplomové práce:
VícePříruční mluvnice češtiny. 2. vyd., Praha: Lidové noviny, 1996. 799 s. ISBN 80-7106-134-4.
Morfologie Seznam studijní literatury: Příruční mluvnice češtiny. 2. vyd., Praha: Lidové noviny, 1996. 799 s. ISBN 80-7106-134-4. Hubáček, J., Jandová, E., Svobodová, J. Čeština pro učitele. 3. vyd., Opava:
VícePříloha č. 4 ČESKÝ JAZYK JAZYKOVÁ VÝCHOVA
září Žák porovnává významy slov, zvláště slova podobného nebo stejného významu a slova vícevýznamová. Žák dokáže rozlišit mluvnické kategorie podstatných jmen (pád, číslo, rod), rozliší větu jednoduchou
VíceVY_12_INOVACE_32_ZAKLAD_VETY. Časová dotace: 45 min Datum ověření:
Kód materiálu: Název materiálu: VY_12_INOVACE_32_ZAKLAD_VETY Základ věty Předmět: Český jazyk Ročník: 4. Časová dotace: 45 min Datum ověření: 17. 4. 2013 Jméno autora: Klíčová slova: Výchovné a vzdělávací
VíceTematický plán Český jazyk pro 4. ročník
Tematický plán Český jazyk pro 4. ročník Vyučující: Klára Dolanová Hodinová dotace: 7 hodin týdně Školní rok: 2015/2016 ZÁŘÍ 1. a UČ str. 3 9 Opakování (Věta souvětí; Význam slov; Slova s citovým zabarvením,
VíceMorfologie, morfologická analýza
Morfologie, morfologická analýza Aleš Horák E-mail: hales@fi.muni.cz http://nlp.fi.muni.cz/poc_lingv/ Obsah: Morfologie Úvod do počítačové lingvistiky 4/11 1 / 30 Morfologie Morfologie Morfologie nauka
Víceqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjkl zxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiop asdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqw
qwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjkl zxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqwertyuiop asdfghjklzxcvbnmqwertyuiopasdfghjklzxcvbnmqw Semestrální práce z předmětu Kartografická polygrafie a reprografie
VíceZpracovala: Mgr.Anna Šrubařová, katedra čes. jazyka a literatury s did. PdF OU
Studijní opora k předmětu MATEŘSKÝ JAZYK 4 SYNTAX (KCD/ MJAZ4, XJAZ 4, CSKLD) Další využití: Seminář k mateřskému jazyku 4 (KCD/SMMJ4) Interpunkční seminář (KCD/INTCS) Zpracovala: Mgr.Anna Šrubařová, katedra
VíceSémantický web a extrakce
Sémantický web a extrakce informací Martin Kavalec kavalec@vse.cz Katedra informačního a znalostního inženýrství FIS VŠE Seminář KEG, 11. 11. 2004 p.1 Přehled témat Vize sémantického webu Extrakce informací
VíceKorpus pro automatické rozpoznání českých slov v anglickém mluveném projevu
Korpus pro automatické rozpoznání českých slov v anglickém mluveném projevu Ondřej Cífka, Ondřej Bojar Ústav formální a aplikované lingvistiky, MFF UK Korpusová lingvistika Praha, 17. září 2016 1 / 18
VíceUniverzita Karlova v Praze. Filozofická fakulta. Diplomová práce. The Constituent Negation and Ways to Express it. in Contemporary Czech
Univerzita Karlova v Praze Filozofická fakulta Ústav českého jazyka a teorie komunikace Diplomová práce Kateřina Veselovská Členská negace a způsob jejího vyjadřování v současné češtině The Constituent
VícePočítačové zpracování přirozeného jazyka. Daniel Zeman
Počítačové zpracování přirozeného jazyka Daniel Zeman http://ufal.mff.cuni.cz/course/popj1/ zeman@ufal.mff.cuni.cz Předpoklady Žádné (téměř) Pouze: Základní znalost programování v některém programovacím
VíceMASARYKOVA UNIVERZITA Ekonomicko-správní fakulta
MASARYKOVA UNIVERZITA Ekonomicko-správní fakulta PŘIJÍMÁNÍ KE STUDIU NA AKADEMICKÝ ROK 2009/2010 V souladu s 49 zákona č. 111/1998 Sb. odstavec 5 zveřejňuji informaci o přijímacím řízení na akademický
VíceJazyk a jazyková komunikace 2. ročník a sexta
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Tvarosloví Český jazyk (CEJ) Jazyk a jazyková komunikace 2. ročník a sexta 2 hodiny týdně (viz poznámky) S jistotou určí slovní druh a pojmenuje jej cizím termínem
VíceŠVP Gymnázium Ostrava-Zábřeh. 4.8.20. Latina
4.8.20. Latina A) Obsahové, časové a organizační vymezení předmětu: Důležitost a význam studia latinského jazyka dokazuje nejen jeho několikasetletá tradice. I v dnešní době má tento doplňující vzdělávací
VíceK některým otázkám závislostní gramatiky *
K některým otázkám závislostní gramatiky * EVA HAJIČOVÁ On some issues of dependency grammar ABSTRACT: The popularity of dependency-based syntax has grown in the last thirty years, in spite of the fact
Více