Please use this identifier to cite or link to this item: http://e-lib.mslu.by/handle/edoc/6775
Title: Нейросетевая модель системы машинного англо-русского перевода юридических текстов
Other Titles: Neural Network Model of the English-Russian Machine Translation System of Legal Texts
Authors: Детскина, Р. В.
Keywords: Языкознание (лингвистика)
Прикладное языкознание
Перевод
Машинный перевод
Английский язык
Русский язык
Issue Date: 2021
Publisher: Минский государственный лингвистический университет
Citation: Вестник МГЛУ. Сер. 1, Филология. – Минск : МГЛУ, 2021. – № 3 (112). – С. 110-117.
Abstract: В данной статье излагаются наиболее важные аспекты нейросетевого моделирования систем машинного перевода текстов. Рассматриваются его суть и преимущества по сравнению с традиционным, статистическим методом решения задачи, приведены особенности реализации для системы машинного перевода юридических текстов с английского языка на русский. Даны примеры, иллюстрирующие качество получаемого системой выходного результата. Ключевые слова: входной текст; выходной текст; корпус текстов; машинный перевод; нейросетевая модель; машинное обучение.
Description: Detskina R. Neural Network Model of the English-Russian Machine Translation System of Legal Texts. The article outlines the most important aspects of the neural network modeling of the machine translation systems. The essence and advantages of the presented model over the traditional statistical method of solving the tasks are considered in the article. The application features of the English-Russian machine translation system of legal texts are presented. The illustrative examples of the quality of the output result obtained by the system are provided. Key words: input text; output text; text corpus; machine translation; neural network model; machine learning.
URI: http://e-lib.mslu.by/handle/edoc/6775
ISSN: 1819-7620
Appears in Collections:Серия 1. Филология



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.