Naziv
Strojno prevođenje
Organizacijska jedinica
Odsjek za informacijske i komunikacijske znanosti
ECTS bodovi
6
Šifra
52647
Semestri izvođenja
zimski
Jezik izvođenja
hrvatski
Nastavnici
Satnica
Predavanja
30
Seminar
30

Cilj
Cilj kolegija je stjecane kompetencija vezanih uz izradu i primjenu sustava za strojno prevođenje u okviru suvremenih disruptivnih tehnologija. Analizirat će se primjena strojnog prevođenja i drugih jezičnih tehnologija u konkretnim situacijama poslovanja, obrazovanja i svakodnevne upotrebe, u okviru prijenosa informacija. Analizirat će se prednosti i nedostaci pojedinih strategija, arhitektura sustava, provesti evaluacija pojedinih metoda i postojećih sustava, izraditi model vlastitog sustava i analizirati ga primjenom različitih metrika.
Sadržaj
  1. Uvod. Ciljevi, razlozi za razvojem, primjena, ograničenja strojnog prevođenja.
  2. Disruptivne i jezične tehnologije.
  3. Povijesni razvoj – od prve primjene do suvremenih rješenja sustava za strojno prevođenje.
  4. Višejezčni informacijski sustav u EU. Analiza i primjena alata i resursa: sustava za strojno prevođenje, prepoznavanje govora, terminoloških baza, itd. Analiza resursa za hrvatski.
  5. Ekstrakcija podataka iz višejezičnih resursa. Analiza resursa. Vrste podataka.
  6. Besplatni prevodilački alati na internetu za hrvatski; Prikaz alata, analiza primjene; Mogućnosti interakcije i poboljšanja sustava. Faze evaluacije sustava.
  7. Stupnjevi automatizacije. Mogućnosti integracije strojnog prevođenja i drugih sustava u konkretno okruženje.
  8. Strojno prevođenje temeljeno na pravilima (RBMT). Strategije RBMT sustava. Prikaz i analiza alata.
  9. Strojno prevođenje u multimediji.
  10. Statističko strojno prevođenje (SMT). Analiza i evaluacija sustava.
  11. Neuralno strojno prevođenje (NMT). Analiza i evaluacija sustava.
  12. Evaluacija ljudska primjenom više kriterija. Višediomenzionalna metrika.
  13. Automatska evaluacija primjenom različitih metrika (BLEU, NIST, WER, PER, F-mjera,…) i odnos s ljudskom evaluacijom.
  14. Prikupljanje resursa za izgradnju vlastitog sustava. Prikaz i analiza alata za izgranju sustava.
  15. Samostalna izgradnja sustava za strojno prevođenje i provođenje evaluacije.

Ishodi učenja
  1. - analiza moguće primjene sustava za strojno prevođenje u konkretnim situacijama i analiza ograničenja
  2. - definiranje i opis suvremenih disruptivnih i jezičnih tehnologija
  3. - primjena teorijskih modela u provođenju istraživanja, komparativna usporedba sustava
  4. - analiza ograničenja na domenu, provođenje istraživanja i evaluacija rezultata
  5. - analiza i primjena alata korištenih u višejezičnom informacijskom sustava u EU (DGT) te analiza izvora za hrvatski jezik
  6. - komparativna analiza prednosti i ograničenja sustava za strojno prevođenje temeljenih na statističkim modelima, jezičnim modelima i neuronskim mrežama
  7. - primjena metoda ljudske evaluacije sustava za strojno prevođenje i sustava višedimenzionalne metrike
  8. - primjena automatskih metrika u odnosu s ljudskom evaluacijom
  9. - analiza mogućnosti integracije u proces obrade dokumenta i dohvaćanja višejezičnih informacija
  10. - primjena različitih alata za izradu sustava za automatsko strojno prevođenje i računalno potpomognuto prevođenje
  11. - analiza potreba, uvjeta i ishoda unutar radne jedinice prilikom uvođenja tehnologije za računalno prevođenje
  12. - osmišljavanje i izgradnja vlastitog modela sustava za strojno prevođenje i provođenje evaluacije
  13. - primjena i analiza korpusa u izradi sustava za strojno prevođenje
  14. - provođenje evaluacije uz kritički pristup softvera za automatsko računalno prevođenje, prijevodnih memorija i terminoloških baza
  15. - analiza moguće primjene sustava za strojno prevođenje u konkretnim situacijama i analiza ograničenja
Metode podučavanja
Metode poučavanja: klasično i primjenom sustava za e-učenje - Predavanja – teorijski dio - Vježbe – kroz samostalne zadatke - Seminar – kroz samostalni ili timski rad
Metode ocjenjivanja
Konačna ocjena čini ukupnost znanja i ispunjenih obaveza tijekom nastavnog razdoblja, a stječe se prikupljanjem bodova kroz izvršene praktične zadatake, prikazani seminarski rad, pismeni rad (ili kolokvije) i usmeni.

Obavezna literatura
  1. Massardo, I.; van den Meer, J.; Khalilov, M. TAUS Translation Technology Landscape, 2016.
  2. European Commission, DGT. Translation Tools and Workflow, 2012.
  3. Görög, A. Quantifying and benchmarking quality: the TAUS Dynamic Quality Framework, 2014.
  4. Dovedan, Z.; Seljan, S.; Vučković, K. Strojno prevođenje kao pomoć u procesu komunikacije. Str. 283-291. Informatologia 35 (4), 2002, 283-291
  5. Introduction to Machine Translation: An Online Tutorial, 2008.
  6. Seljan, S.; Gašpar, A. Primjena prevoditeljskih alata u EU i potreba za hrvatskim tehnologijama. Zagreb : HDPL, 2009, 617-625.
  7. Kučiš, V.; Seljan, S.; Klasnić, K. Evaluation of Electronic Translation Tools Through Quality Parameters // The Future of Information Sciences: INFuture2009 - Digital Resources and Knowledge Sharing . Zagreb : Odsjek za informacijske znanosti, 2009, 341-351
  8. Seljan, S. Hrvatski jezik i računalno prevođenje: Hrvatski online. InfoTrend.hr - onLINE, 2014.
  9. Seljan, S.; Dunđer, I. Machine Translation and Automatic Evaluation of English/Russian-Croatian, 2015. 72-79
  10. Seljan, S.; Tucaković, M.; Dunđer, I. Human Evaluation of Online Machine Translation Services for English/Russian-Croatian. Springer. 353, 2015.
Dopunska literatura
  1. Zetzshe, Jost: A Translator's Tool Box - A Computer Primer. International Writer's Group, 2014.
  2. Nirenburg, S; Somers, H; Wilks, Y. Readings in Machine Translation. MIT, 2003
  3. Maegaard, Bente, ed. MT Summit VIII: Machine Translation in the Information Age. Proceedings, Santiago de Compsotela, Spain, 2001.
  4. Richardon, S. D. Machine Translation: From Research to Real Users. 5th Conference of the AMTA, 2002.
  5. Seljan, S.; Brkić, M.; Kučiš, V. Evaluation of Free Online Machine Translations for Croatian-English and English-Croatian Language Pairs, 2011.
  6. 8. Brkić, M.; Seljan, S.; Matetić, M. Machine Translation Evaluation for Croatian-English and English-Croatian Language Pairs // Proce. NLPCS Workshop: Human-Machine Interaction in Translation / Sharp, Bernardette ; Zock, Michael ; Carl, Michael ; Jakobsen, Arnt Lykke (ur.). Copenhagen : Copenhagen Business School, 2011. 93-104
  7. Seljan, S.. Sublanguage in Machine Translation. Proceedings of 23rd International Convention MIRO 2000: Computers in Intelligent Systems CIS + CTS . Str.17-20. Rijeka: Liniavera, 2000.
  8. Allen, James. Natural Language Understanding

Obavezan predmet na studijima
  1. Informacijske znanosti, sveučilišni preddiplomski jednopredmetni studij, 5. semestar
Izborni predmet na studijima
  1. Arheologija, sveučilišni preddiplomski jednopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  2. Filozofija, sveučilišni preddiplomski jednopredmetni studij, 1., 3., 5., 7. semestar
  3. Komparativna književnost, sveučilišni preddiplomski jednopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  4. Pedagogija, sveučilišni preddiplomski jednopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  5. Psihologija, sveučilišni preddiplomski jednopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  6. Sociologija, sveučilišni preddiplomski jednopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  7. Talijanistika, sveučilišni preddiplomski jednopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  8. Antropologija, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 3., 5. semestar
  9. Arheologija, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  10. Češki jezik i književnost, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  11. Filozofija, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5., 7. semestar
  12. Hungarologija, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 5. semestar
  13. Indologija, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3. semestar
  14. Informacijske znanosti, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 5. semestar
  15. Judaistika, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  16. Komparativna književnost, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  17. Lingvistika, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  18. Nederlandistika, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 5. semestar
  19. Rumunjski jezik i književnost, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 3., 5. semestar
  20. Slovački jezik i književnost, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  21. Sociologija, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
  22. Turkologija, sveučilišni preddiplomski dvopredmetni studij, 1., 3., 5. semestar
Fakultetska ponuda
  • Preddiplomski studij: Zimski semestar