Interactive Neural Machine Translation
Kursbeschreibung
| Studiengang | Modulkürzel | Leistungs- bewertung |
|---|---|---|
| BA-2010 | AS-CL | 8 LP |
| Master | SS-CL, SS-TAC | 8 LP |
| ÜK | - | 4 LP (nicht für Studierende der Computerlinguistik) |
| Dozenten/-innen | Stefan Riezler, Sariya Karimova |
| Veranstaltungsart | Vorlesung/Übung |
| Erster Termin | 27.04.2017 |
| Zeit und Ort | Vorlesung: Do, 16:15–17:45, INF 306, SR 14 |
| Übung (CL-Studierende): Mo, 14:15–15:45, INF 329, SR 26 Übung (IUED-Studierende): Mo, 16:15–17:45, IWR Pool (INF 205, Raum 3.103/4) |
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| Commitment-Frist | 19.06.17 bis 12.07.17 |
Teilnahmevoraussetzungen
Leistungsnachweis
- Regelmässige Teilnahme an Vorlesung und Übung
- Bearbeitung der Übungsaufgaben
- Klausur
Inhalt
Interactive Machine Translation verfolgt die Zielsetzung, professionelle Übersetzer durch Statistical Machine Translation (SMT) zu unterstützen (CAT = Computer Assisted Translation), wobei durch das Feedback menschlicher Benutzer wiederum SMT verbessert werden kann (HAMT = Human Assisted Machine Translation). Die Vorlesung führt in die grundlegenden Konzepte der SMT und deren Anwendung in CAT und HAMT ein. Theoretische Konzepte werden in Übungen vertieft und in Post-Editing Praxis mit eigenen Implementierungen von Systemen für Interactive Machine Translation umgesetzt. Die Vorlesung umfasst folgende Themen:
- Statistical and Neural Machine Translation: Grundlegende Konzepte
- CAT: Post-Editing
- HAMT: Statistisches Lernen von Post-Edit Daten
- Praxisübungen: Implementierung von NMT System (CL-Studierende)
- Post-Editing Praxis (IUED-Studierende)
Literatur
- Koehn (2010). Statistical Machine Translation. Cambridge.
- Cho (2015). Natural Language Understanding with Distributed Representation.
- Neubig (2017). Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial.
