Tulkošanas kvalitātes vērtēšanas platforma

Abstract

Mašīntulkošanas modeļa izstrādē ir svarīgi noteikt, vai jaunizstrādātais modelis ir labāks par iepriekšējo versiju. Visprecīzākais veids, kā to noteikt, ir ļaut cilvēkvērtētājiem vērtēt katra modeļa tulkošanas kvalitāti, bet cilvēkvērtēšana ir dārgs un laikietilpīgs process, tāpēc šī novērtēšana ir jāveic pēc iespējas efektīvi. Kvalifikācijas darba mērķis ir izstrādāt māšīntulkošanas kvalitātes vērtēšanas platformu, kas ļautu efektīvi un ātri cilvēkvērtētājiem novērtēt mašīntulka tulkotos teikumus un ar šīs informācijas palīdzību uzlabot mašīntulkošanas kvalitāti. Izstrādātā platforma ļauj pārvaldīt novērtēšanas kopas, veikt tiešo cilvēkvērtēšanu, analizēt, un eksportēt rezultātus. Izstrādātā sistēma atvieglos modeļu izstrādi un rezultātu analīzi, kā arī samazinās novērtēšanas izmaksas.

During the machine model’s creation it is important to know if the new and improved model is better than the last version. The most precise way to tell is to let human evaluators evaluate each model’s translation quality but human evaluation is a long and expensive process, so this evaluation must be done as efficiently as possible. The goal of this qualification work is to develop a machine translation quality evaluation platform which allows human evaluators to quickly and effectively evaluate machine translated sentences and with this information improve the machine translation quality. The created platform allows evaluation mark moderation, direct human evaluation and result analyzation and exportation. The created system will make model creation and data analysis easier and will decrease evaluation expenses.