statistik mashina texnologiyasi tahlili ingliz-qozox tililar tarjimasi

DOCX 5 sahifa 113,1 KB Bepul yuklash

5 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 113,1 KB

Fayl turi DOCX

Sahifalar 5

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 5

2-bob. statistik mashina texnologiyasi tahlili ingliz-qozox tililar tarjimasi 2.1 tarjima modelini aniqlash smtning asosiy g'oyasi shovqinli kanal tushunchasidan kelib chiqadi va f (yoki ) manba tilidagi ma'lum bir jumla uchun maqsadli tilda e (odatda ingliz) eng mumkin bo'lgan jumlalarni topishdir. frantsuz). maqsadli tildagi barcha mumkin bo'lgan jumlalar orasida e , biz quyidagi tenglamada ko'rsatilganidek, eng yuqori ehtimollikni qidiramiz: qayerda maqsadli tildagi jumlaning to'g'riligini aniqlaydigan maqsadli til modelini ifodalaydi va har qanday tarjima gipotezasi uchun jumlaning ehutimchoulinnitabrajihmoalamshodelini ifodalaydi. bayes teoremasiga asoslangan bu ehtimollik taqsimoti mustaqil ravishda til va tarjima modellarini yaratish imkonini beradi. tarjima modeli manba va maqsadli tildagi jumlalar o'rtasidagi moslikni aniqlaydi. orqaga tarjima qilish ehtimoliga katta ahamiyat berib, dekoder tarjimaning semantik jihatdan asl jumlaga eng mos kelishini hisoblashga harakat qiladi. shu bilan birga, til modelining elementi yaratilgan tarjimaning grammatik jihatdan to'g'ri bo'lishini va ko'pincha bu shaklda qo'llanilishini ta'minlaydi. eng yaxshi tarjimani topish jarayoni dekodlash, ba'zan dekodlash deb ataladi va …

2 / 5

deb ham ataladigan jumla uzunligi modeli tizim yaxshiroq ishlash uchun qisqaroq tarjimalarni afzal ko'rishini aks ettiradi. tarjima gipotezasiga bog'liqligimizni mustahkamlash uchun manba va maqsad modellari deb ham ataladigan leksik modellar qo'shiladi. so'z tartibini o'zgartirish modeli so'zlar boshqa so'z tartibi bilan tillarga tarjima qilinganda, so'zlar jumladagi boshlang'ich pozitsiyasidan yakuniy pozitsiyasiga qanday o'tishini ko'rsatadi. o'rganish odatda tilni modellashtirish va so'zlarni moslashtirish jarayonidan boshlanadi, chunki bu ko'pchilik uchun odatiy holder smp yondashuvlari. so'zlarni tekislash - bu boshlang'ich tildagi gap so'zlari va unga mos keladigan tarjima o'rtasidagi bittadan ko'pga bog'liqlik. so'zlarni tekislash so'z tartibini tarjimada sodir bo'ladigan o'zgarishlar bilan bog'laydi va natijada uni iboralarni tekislash tuzilmalariga kengaytiradi. 2.2 so'z darajasida jumlalarni moslashtirish tarjima modelini yaratishda birinchi qadam parallel matnlar korpusini so'z darajasida tekislashdir. bu jarayon uchun aksariyat tizimlar brown va boshqalar [33] da taklif qilgan ibm yondashuvidan foydalanadilar. g'oya so'zlarni tekislashni yashirin o'zgaruvchi sifatida belgilashdir. bu quyidagicha aniqlanadi: bu erda yashirin o'zgaruvchi a manba …

3 / 5

n bir so'zning to'g'ridan-to'g'ri tarjimasi bo'lmasa ham, har bir so'z ketma-ketligini kelishish imkonini beradi: odatda biz ibm model 1 dan foydalanganda like , taxmin qilamiz, barcha qatorlar o'xshash, shuning uchun ularning leksik ehtimoli bilan moslashtiriladi manba tilidagi gap uzunligini hisobga olgan holda. 2-modelda (1 modeli) tekislangan so'zlarning o'rnini bildiradi. shunday qilib, hmm modelida biz joriy tekislangan so'zning oldingi tekislangan so'zdan o'rinlaridagi farqni nazarda tutamiz. ibm model 1 ni boshqara olmasligini ko'ramiz. so'zlarni qayta tartiblash modeli.bu modellar leksik ehtimolliklarni hisoblaydigan generativ modellardir. manba tilidagi jumladagi so'zlar, generativ modellar bo'lgan yuqori ibm modellari esa maqsad tildagi jumlaga e'tibor beradi. ular maqsadli tildagi jumlalarda yangi pozitsiyani topishga imkon beradigan maqsadli so'zlar bilan bog'lanishlar sonini tanlash orqali manba so'zni takrorlash qobiliyatiga bog'liq: model 3 ijro etish modeli va null belgilarini qo'shadi. til modeli faqat maqsadli tilda katta hajmdagi matnni talab qiladi, tarjima modeli esa so'z bilan tekislangan parallel matnlarni talab qiladi. biroq, amalda, so'zlarni …

4 / 5

el maqsad tildagi barcha so‘zlarning o‘rinlarini kuzatib borish orqali bir xil holatda bir nechta so‘zlarni joylashtirish muammosini bartaraf etadi. ko'pgina hollarda, boshlang'ich tildagi va ko'riladigan tildagi jumlalardan so'zlar gapning bir qismida, masalan, boshida yoki oxirida joylashgan bo'lishi mumkin. ularning orasidagi katta masofa yanada jiddiy buzilishlarga olib kelishi mumkin. ni aniqlash uchun so'zlarni tekislashda ibm yondashuvi generativ jarayon sifatida qo'llaniladi, u erda yashirin va topilishi kerak, shuning uchun muammo mo algoritmi yordamida hal qilinadi. ml algoritmi to'liq bo'lmagan ma'lumotlardagi bo'shliqlarni necha takrorlash orqali o'rganadi. birinchi mo qiladi. bir xil leksik ehtimollardan boshlang, so'ngra ehtimollarni yaxshiroq o'rganish uchun har bir juft so'zning mos kelishi hisobga olinadi. shundan so'ng bu jarayonning lug'aviy ehtimol bilan to'liq o'zaro ta'siriga qadar tsiklik takrorlanadi. ibm modellari bir nechta cheklovlarga ega: ular maqsadli tildagi har bir so'zni manba tilidagi faqat bitta so'z bilan moslashtira oladi, murakkab iboralar va o'ziga xos idiomalarni o'zgartirish uchun ko'pdan ko'pga qatorlar kerak bo'ladi. …

5 / 5

skriminant modelga o'tdi. rasmiy ravishda, model umumiy yondashuv bilan bir xil tenglamaga asoslanadi, lekin arjima modelini ifodalaydi biroz boshqacha: maqsadli til quyidagi n-gram modeli bilan ifodalanadi: bu yerda tarjima modeli iboralarni tekislash b bilan birlashtiriladi , bu ham iboralarni qayta tartiblash bosqichini ifodalaydi. bu quyidagicha aniqlanadi: qayerda manba va maqsadli tilning mos keladigan pozitsiyalarini bog'laydigan so'z pozitsiyalarining yaqin diapazonlarini ko'rsatadi. shunday qilib, biz iboralarni moslashtirish modelini ph ehtimollik darajasi va d buzilish faktoriga ajratamiz : qayerda manba tildagi frazema elementlari va hisoblanadi maqsadli tildagi iboradan tegishli misol va bu ibora tarjima qilinganda quyidagicha hisoblanadi: image7.jpeg image8.jpeg image9.jpeg image1.jpeg image2.jpeg image3.jpeg image4.jpeg image5.jpeg image6.jpeg b = ((start,,end,), (startz,end,), ..., (start;,end;), (2.8) pcf, ble) = mar d(s; — bi-1 — de iles). (2.9) otfle) = <eoumeled yeount(fxlex) 219) e = argmaxp(e|f) = argmaxp(e)p(fle), (2.1) v(elf) = xaple,alf). (2.2) p (e,alf) = mizs plfa,)pc@ilai—a,i le, ly) (23) a gene p(ailaivislerly) = 9 pailin …

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 5 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"statistik mashina texnologiyasi tahlili ingliz-qozox tililar tarjimasi" haqida

2-bob. statistik mashina texnologiyasi tahlili ingliz-qozox tililar tarjimasi 2.1 tarjima modelini aniqlash smtning asosiy g'oyasi shovqinli kanal tushunchasidan kelib chiqadi va f (yoki ) manba tilidagi ma'lum bir jumla uchun maqsadli tilda e (odatda ingliz) eng mumkin bo'lgan jumlalarni topishdir. frantsuz). maqsadli tildagi barcha mumkin bo'lgan jumlalar orasida e , biz quyidagi tenglamada ko'rsatilganidek, eng yuqori ehtimollikni qidiramiz: qayerda maqsadli tildagi jumlaning to'g'riligini aniqlaydigan maqsadli til modelini ifodalaydi va har qanday tarjima gipotezasi uchun jumlaning ehutimchoulinnitabrajihmoalamshodelini ifodalaydi. bayes teoremasiga asoslangan bu ehtimollik taqsimoti mustaqil ravishda til va tarjima modellarini yaratish imkonini beradi. tarjima modeli manba va maqsadli...

Bu fayl DOCX formatida 5 sahifadan iborat (113,1 KB). "statistik mashina texnologiyasi tahlili ingliz-qozox tililar tarjimasi"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: statistik mashina texnologiyasi… DOCX 5 sahifa Bepul yuklash Telegram