Курс: Системи автоматизованого та машинного перекладу

Схема розділу

Виберіть розділ Загальне

Згорнути Розгорнути
Загальне

Згорнути все Розгорнути всі
Зміст та структура навчальної дисципліни розроблені з урахуванням міжнародного стандарту European Master's in Translation (EMT Framework 2022) та рекомендацій експертів НАЗЯВО. Курс охоплює повний цикл технологічних компетентностей: від абетки CAT-tools та роботи з Пам'яттю перекладу (TM) до фахового постредагування нейромережевого перекладу (MTPE), управління термінологічними базами (TB) та симуляції наскрізних локалізаційних проєктів.
- Виберіть дію Оголошення
  
  Оголошення Форум
Виберіть розділ Лекція 1. Вступ до дисципліни. Поняття машинного (MT) та автоматизованого (CAT) перекладу, їхні фундаментальні відмінності. Історія та еволюція перекладацьких

Згорнути Розгорнути
Лекція 1. Вступ до дисципліни. Поняття машинного (MT) та автоматизованого (CAT) перекладу, їхні фундаментальні відмінності. Історія та еволюція перекладацьких
Вступ до дисципліни. Поняття машинного (MT) та автоматизованого (CAT) перекладу, їхні фундаментальні відмінності. Історія та еволюція перекладацьких
Виберіть розділ ПР1. Порівняльний аналіз функціоналу та інтерфейсів MT-сервісів і CAT-систем.

Згорнути Розгорнути
ПР1. Порівняльний аналіз функціоналу та інтерфейсів MT-сервісів і CAT-систем.
Виберіть розділ ПР2. Класифікація перекладацьких інструментів за рівнем автоматизації та ступенем участі людини.

Згорнути Розгорнути
ПР2. Класифікація перекладацьких інструментів за рівнем автоматизації та ступенем участі людини.
Виберіть розділ Лекція 2.

Згорнути Розгорнути
Лекція 2.
Переклад на основі правил (Rule-Based Machine Translation - RBMT). Принципи побудови систем RBMT: прямого перекладу, трансферні та семантичні системи. Лінгвістичні процесори та граматики.
Виберіть розділ ПР3. Аналіз роботи та налаштування синтаксичних і лексичних правил у системах RBMT (PROMT).

Згорнути Розгорнути
ПР3. Аналіз роботи та налаштування синтаксичних і лексичних правил у системах RBMT (PROMT).
Виберіть розділ ПР4. Порівняльний аналіз результатів RBMT з іншими підходами на складному фаховому тексті.

Згорнути Розгорнути
ПР4. Порівняльний аналіз результатів RBMT з іншими підходами на складному фаховому тексті.
Виберіть розділ Лекція 3

Згорнути Розгорнути
Лекція 3
Статистичний машинний переклад. Моделі мови та моделі перекладу. Використання паралельних корпусів текстів та вирівнювання.
Виберіть розділ ПР5. Побудова та первинна обробка двомовних паралельних корпусів текстів.

Згорнути Розгорнути
ПР5. Побудова та первинна обробка двомовних паралельних корпусів текстів.
Виберіть розділ ПР6. Алгоритми та інструменти вирівнювання паралельних корпусів (Text Alignment) на рівні речень.

Згорнути Розгорнути
ПР6. Алгоритми та інструменти вирівнювання паралельних корпусів (Text Alignment) на рівні речень.
Виберіть розділ Лекція 4

Згорнути Розгорнути
Лекція 4
Нейромережевий машинний переклад (NMT) та великі мовні моделі (LLM). Архітектури NMT (Seq2Seq, Transformer). Generative AI (ChatGPT, Gemini, Claude) у перекладі.
Виберіть розділ ПР7. Порівняльний аналіз якості перекладу галузевих текстів NMT-системами (DeepL, Google Translate).

Згорнути Розгорнути
ПР7. Порівняльний аналіз якості перекладу галузевих текстів NMT-системами (DeepL, Google Translate).
Виберіть розділ ПР8. Практика складання промптів (Prompt Engineering) для перекладу та адаптації текстів за допомогою LLM.

Згорнути Розгорнути
ПР8. Практика складання промптів (Prompt Engineering) для перекладу та адаптації текстів за допомогою LLM.
Виберіть розділ Лекція 5

Згорнути Розгорнути
Лекція 5
Лекція 5. Типологія помилок МП, передредагування (Pre-editing), межі застосування та етика. Аналіз викривлень змісту. Сфери дозволеного/недозволеного використання МП. Технологія Pre-editing.
Виберіть розділ ПР9. Аналіз та класифікація типових помилок і викривлень у машинному перекладі фахових текстів.

Згорнути Розгорнути
ПР9. Аналіз та класифікація типових помилок і викривлень у машинному перекладі фахових текстів.
Виберіть розділ ПР10. Практика передредагування (Pre-editing) складноструктурованих текстів перед завантаженням у МП/CAT.

Згорнути Розгорнути
ПР10. Практика передредагування (Pre-editing) складноструктурованих текстів перед завантаженням у МП/CAT.
Виберіть розділ Лекція 6

Згорнути Розгорнути
Лекція 6
Основи CAT-систем: Сегментація тексту та Пам'ять перекладу (Translation Memory — TM). Принципи сегментації. Види збігів (Exact, Fuzzy). Стандарт обміну TMX.
Виберіть розділ ПР11. Налаштування правил сегментації тексту та обробка тегів і тегових структур у CAT-середовищі.

Згорнути Розгорнути
ПР11. Налаштування правил сегментації тексту та обробка тегів і тегових структур у CAT-середовищі.
Виберіть розділ ПР12. Створення, імпорт/експорт, редагування та використання баз даних Пам'яті перекладу (.TMX).

Згорнути Розгорнути
ПР12. Створення, імпорт/експорт, редагування та використання баз даних Пам'яті перекладу (.TMX).
Виберіть розділ Лекція 7

Згорнути Розгорнути
Лекція 7
Термінологічні бази даних (Termbases — TB) та глосарії у CAT-tools. Створення та структура термінобаз. Автоматичне розпізнавання термінів. Формати TBX, SDLTB, CSV.
Виберіть розділ ПР13. Автоматична та напівавтоматична екстракція термінології з галузевих текстів.

Згорнути Розгорнути
ПР13. Автоматична та напівавтоматична екстракція термінології з галузевих текстів.
Виберіть розділ ПР14. Створення термінобази (.TBX/.CSV), її підключення до проєкту та верифікація термінологічної єдності.

Згорнути Розгорнути
ПР14. Створення термінобази (.TBX/.CSV), її підключення до проєкту та верифікація термінологічної єдності.
Виберіть розділ Лекція 8

Згорнути Розгорнути
Лекція 8
Робота у середовищі локальних та хмарних CAT-платформ. Огляд Trados Studio, Phrase, Smartcat, Matecat. Інтеграція NMT-движків у CAT. Комплексний перекладацький проєкт.
Виберіть розділ ПР15. Налаштування та запуск перекладацького проєкту у хмарній CAT-системі (Smartcat/Phrase/Matecat) з NMT.

Згорнути Розгорнути
ПР15. Налаштування та запуск перекладацького проєкту у хмарній CAT-системі (Smartcat/Phrase/Matecat) з NMT.
Виберіть розділ ПР16. Виконання підсумкового перекладацького проєкту у CAT-середовищі з TM, TB, NMT та експортом.

Згорнути Розгорнути
ПР16. Виконання підсумкового перекладацького проєкту у CAT-середовищі з TM, TB, NMT та експортом.
Виберіть розділ Підсумкове тестування

Згорнути Розгорнути
Підсумкове тестування

Схема розділу

Вступ до дисципліни. Поняття машинного (MT) та автоматизованого (CAT) перекладу, їхні фундаментальні відмінності. Історія та еволюція перекладацьких

Статистичний машинний переклад. Моделі мови та моделі перекладу. Використання паралельних корпусів текстів та вирівнювання.

Нейромережевий машинний переклад (NMT) та великі мовні моделі (LLM). Архітектури NMT (Seq2Seq, Transformer). Generative AI (ChatGPT, Gemini, Claude) у перекладі.

Основи CAT-систем: Сегментація тексту та Пам'ять перекладу (Translation Memory — TM). Принципи сегментації. Види збігів (Exact, Fuzzy). Стандарт обміну TMX.

Термінологічні бази даних (Termbases — TB) та глосарії у CAT-tools. Створення та структура термінобаз. Автоматичне розпізнавання термінів. Формати TBX, SDLTB, CSV.

Робота у середовищі локальних та хмарних CAT-платформ. Огляд Trados Studio, Phrase, Smartcat, Matecat. Інтеграція NMT-движків у CAT. Комплексний перекладацький проєкт.