Melhorando a qualidade da maquina de tradução Chinês para Português com RoBERTa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ruizhe, Guo
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49803
Resumo: Dissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023.
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spelling Melhorando a qualidade da maquina de tradução Chinês para Português com RoBERTaAprendizado profundoTradução automáticaRedes neurais artificiaisDissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023.As mudanças contínuas na época da informação promovem o desenvolvimento do campo da tradução e da tradução automática, acompanhadas pelo surgimento da inteligência artificial, mostrando uma tendência e apresentando próspero desenvolvimento. A tradução automática é um tópico importante no processamento de linguagem natural. A aplicação da tradução automática neural na tradução automática foi revivida e desenvolvida nos últimos anos. Com a introdução de algoritmos de excelência e a melhora da capacidade de processamento dos computadores, a tradução automática neural mostrou-se com grande potencial. Existem grandes diferenças na forma e na expressão da linguagem entre o Português e o chinês. A comunicação entre o chinês e o Português está em fase de desenvolvimento, e os materiais básicos de tradução são muito escassos. O estudo da tradução automática entre chinês e Português não só servirá no auxílio às populações de língua chinesa e portuguesa, como também é tema de suma importância para a tradução entre idiomas onde os dados básicos são escassos. Esta dissertação apresenta um estudo sobre Tradução Automática Neurais (Neural Machine Translation) para o par de línguas Português (PT) ↔ Chinês (ZH) e adiciona as direções de tradução Chinês-Português (Brasil) e Português (Brasil)-Chinês. O objetivo é buscar um modelo mais adequado entre as línguas acima com algoritmos e arquiteturas avançadas, de forma a melhorar o nível atual de tradução chinês-Português, bem como o nível de tradução Chinês-Português (Brasil). Modelos de tradução de última geração são utilizados na tradução automática chinêsPortuguês. O modelo RoBERTa é o mais avançado e a estrutura de segmentação mistas de palavras é usado para pré-treinamento, e o BERT é usado para tradução seguinte. No corpus paralelo chinês-Português disponível e público, seleciona o Opensubtitles2016 que tem maior quantidade dos dados. E usa BLEU e Rouge-dois indicadores de avaliação que são mais versáteis na tradução automática. No final, obtivemos os resultados dos impactos de fatores diferentes na tradução automática chinês-Português sob os recursos existentes e um modelo melhor de tradução automática chinês-Português, ao mesmo tempo, descobrindo alguns trabalhos efetivos que devem ser feitos no campo da tradução automática chinês-Português no futuro.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).The continuous changes in the information age have promoted the development of the translation field, and machine translation, accompanied by the rise of artificial intelligence, is showing a trend of prosperity and development. Machine translation is an important topic in natural language processing. The application of neural machine translation in machine translation has been revived and developed in recent years. With the introduction of excellent algorithms and the improvement of computer computing power, neural machine translation has shown great potential. There are big differences in the form and expression of the language between Portuguese and Chinese.The communication between Chinese and Portuguese is in the development stage, and the basic translation materials are very scarce. The study of automatic translation between Chinese and Portuguese will not only help Chinese and Portuguese speaking populations, but it is also an important topic for translation between languages where basic data are scarce. This dissertation presents a study on Neural Machine Translation (NMT) for the language pair Portuguese (PT) ↔Chinese (ZH) and adds the Chinese-Portuguese (Brazil) and Portuguese (Brazil)-Chinese translation directions. The objective is to seek a more suitable model among the above languages with advanced algorithms and architectures, in order to improve the current level of Chinese-Portuguese translation, as well as the level of Chinese-Portuguese (Brazil) translation. State-of-the-art translation models are used in Chinese-Portuguese machine translation. The model RoBERTa is the most advanced, the mixed word segmentation framework is used for pre-training, and BERT is used for subsequent translation. In the available and public Chinese-Portuguese parallel corpus, select the Opensubtitles2016 that has the largest amount of data. And it uses BLEU and Rouge-two evaluation indicators that are more versatile in machine translation. In the end, we got the results of the impacts of different factors on Chinese-Portuguese machine translation under existing resources and a better model of Chinese-Portuguese machine translation, at the same time discovering some effective works that should be done in the field of Chinese-Portuguese machine translation in the future.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)Programa de Pós-Graduação em InformáticaWeigang, LiRuizhe, Guo2024-08-13T18:13:31Z2024-08-13T18:13:31Z2024-08-132023-01-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfRUIZHE, Guo. Melhorando a qualidade da maquina de tradução Chinês para Português com RoBERTa. 2023. 84 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49803porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-08-13T18:13:31Zoai:repositorio.unb.br:10482/49803Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-08-13T18:13:31Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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