<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim">
 <record>
  <leader>02007naa a2200241 i 4500</leader>
  <controlfield tag="001">acta78426</controlfield>
  <controlfield tag="005">20230316105258.0</controlfield>
  <controlfield tag="008">230316s2023    hu      o     1||   hun d</controlfield>
  <datafield tag="020" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">978-963-306-912-7</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="040" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">SZTE Egyetemi Kiadványok Repozitórium</subfield>
   <subfield code="b">hun</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="041" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">hun</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="100" ind1="1" ind2=" ">
   <subfield code="a">Laki László János</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="245" ind1="1" ind2="0">
   <subfield code="a">Magyarcentrikus többnyelvű gépifordító rendszerek létrehozása</subfield>
   <subfield code="h">[elektronikus dokumentum] /</subfield>
   <subfield code="c"> Laki László János</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="260" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="c">2023</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="300" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">369-380</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="490" ind1="0" ind2=" ">
   <subfield code="a">Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia</subfield>
   <subfield code="v">19</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="520" ind1="3" ind2=" ">
   <subfield code="a">Kutatásunkban magyarcentrikus többnyelvű gépifordító rendszereket hoztunk létre. Egy konkrét projekt folytatásaként terjesztettük ki a kétnyelvű kísérleteinket többnyelvű modellekre. A projekt célja az volt, hogy 12 különböző nyelvről lehessen magyarra fordítani lehetőleg egy neurális modell alkalmazásával. Kutatásunk során betanítottunk egy előtudás nélküli Marian NMT gépifordító rendszert, valamint sikerült finomhangolnunk az M2M100 és az NLLB-200 többnyelvű előtanított modelleket. Az általunk létrehozott modelleket végül egymással, valamint különböző ipari rendszerekkel hasonlítottuk össze. A saját teszt korpuszunkon az M2M100 finomhangolt modell érte el a legjobb eredményt. A előtanított modelljeinket nyelvenként csupán 3 millió szegmenspárral és 1 epoch értékkel hangoltuk, további tanítóadat vagy tanítási lépés hozzáadásával tovább növelhető a minőségük. Kutatásunkban bemutattuk, hogy az angolcentrikus többnyelvű modellek áthangolhatóak magyarcentrikusra.</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
   <subfield code="a">Természettudományok</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="650" ind1=" " ind2="4">
   <subfield code="a">Számítás- és információtudomány</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="695" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">Nyelvészet - számítógép alkalmazása</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="700" ind1="0" ind2="2">
   <subfield code="a">Yang Zijian Győző</subfield>
   <subfield code="e">aut</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="711" ind1=" " ind2=" ">
   <subfield code="a">Magyar számítógépes nyelvészeti konferencia (19.)</subfield>
   <subfield code="c">Szeged</subfield>
   <subfield code="d">2023. január 26-27.</subfield>
  </datafield>
  <datafield tag="856" ind1="4" ind2="0">
   <subfield code="u">http://acta.bibl.u-szeged.hu/78426/1/msznykonf_019_369-380..pdf</subfield>
   <subfield code="z">Dokumentum-elérés </subfield>
  </datafield>
 </record>
</collection>
