WALDO —機械学習による翻訳

投稿日:

(Alexander Stafford)(11月5日、2020)

提案:

私たちは活用する翻訳システムの開発を目指しています音声からテキストおよびテキストから音声へのテクノロジーの私たちは、高齢者や障害者が翻訳サービスを利用するのを支援するために使用できるシステムの設計を目指しています。特に、従来の入力方法(キーボード入力など)を使用できない問題や問題がある場合はそうです。 NUGU APIを利用して、ユーザーがNUGUスピーカーと話し、フレーズを翻訳できるようにする予定です。 NUGUスピーカーは、音声データを翻訳サーバーに送信してテキストに変換し、翻訳することで翻訳を提供します。その後、サーバーはテキストデータを送り返し、NUGUスピーカーが読み上げます。このシステムは、翻訳システムへの高速で直感的な入力を可能にするように設計されます。このシステムには、翻訳出力をユーザーのクリップボードにコピーして、他の場所で簡単に使用できるようにする機能も含まれています。システムの翻訳機能を向上させるために、単純な「賛成/反対」システムを実装します。これにより、ユーザーは翻訳を良いか悪いかで評価できます。

投稿者:김근후、이원제 、정재용、Alexander Stafford

以前の関連作業のリスト:

https://developers.naver.com/products/nmt/

https: //cloud.google.com/translate/#how-automl-translationbeta-works

G。 Guida and G. Mauri、「自然言語処理システムの評価:問題とアプローチ」、IEEEの議事録、vol。 74、いいえ。 7、pp。1026-1035、1986年7月、doi:10.1109 /PROC.1986.13580。

Choe、D。K。、&;チャニアック、E。(2016)。言語モデリングとしての構文解析。自然言語処理における経験的方法に関する2016年会議の議事録。 doi:10.18653 / v1 / d16–1257

Mathur、P.、Mauro、C。、& Federico、M。(2013)コンピュータ支援翻訳におけるオンライン学習アプローチ。統計的機械翻訳に関する第8回ワークショップの議事録(pp。301–308)。 Association for ComputationalLinguistics。

ツールとサービスのリスト(使用可能):

Python — https://www.python.org/

R — https://www.r-project.org/

Rstudio — https://rstudio.com/

AWSサービス— https://aws.amazon.com/

NUGU API — https://developers.nugu.co.kr/

Anaconda — https: //www.anaconda.com/

Keras — https://keras.io/

Tensorflow — https://www.tensorflow.org/

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