Сучасні інформаційні системи

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/62915

Офіційний сайт http://ais.khpi.edu.ua/

У журналі публікуються результати досліджень з експлуатації та розробки сучасних інформаційних систем у різних проблемних галузях.

Рік заснування: 2017. Періодичність: 4 рази на рік. ISSN 2522-9052 (Print)

Новини

Включений до "Переліку наукових фахових видань України, в яких можуть публікуватися результати дисертаційних робіт на здобуття наукових ступенів доктора і кандидата наук" (технічні науки) наказом Міністерства освіти і науки України від 04.04.2018 № 326 (додаток 9, п. 56).

Переглянути

Фільтри

20231

Налаштування

Ключові слова: search.filters.subject.augmentation

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Analysis of text augmentation algorithms in artificial language machine translation systems
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Havrashenko, Anton; Barkovska, Olesia
    The work is devoted to the development of an organizational model of the machine translation system of artificial languages. The main goal is the analysis of text augmentation algorithms, which are significant elements of the developed machine translation system at the stage of improvement of new dictionaries created on the basis of already existing dictionaries. In the course of the work was developed a model of the machine translation system, created dictionaries based on texts and based on already existing dictionaries using augmentation methods such as back translation and crossover; improved dictionary based on algorithms of n-grams, Knuth-Morris-Pratt and word search in the text (such as binary search, tree search, sqrt decomposition). In addition, the work implements the possibility of using the prepared dictionary for translation. Obtained results can improve existing systems of machine translation of the text of artificial languages. Practical significance of this work is the analysis and improvement of text augmentation algorithms by changing the prefix tree type. Compared to the conventional algorithm, the improved algorithm reduced the memory usage by almost 13 times, which allows it to be used on much larger test data. This was achieved by changing the internal system of the node of the prefix tree from constant references to an expandable list.