Keelemudelipõhised parandused statistilises masintõlkes
Abstract
Käesolevas töös uuritakse ühte masintõlke valdkonna võimalust, kus lisades tõlkimisel sihtkeele korpusesse lisainformatsiooni sõnaliikide näol, püütakse seda lisainformatsiooni ära kasutada loomaks paremaid keelemudelite konfiguratsioone ja tõstmaks masintõlke väljundi kvaliteeti. Põhiideeks on lisaks tavalisele sõnavormidel loodavale primaarsele keelemudelile lisada veel sekundaarne, sõnaliikidel loodud mudel. The task of this thesis was to apply morphological information in statistical factored machine translation for the purpose of creating additional language models and thus improving the quality of the translations.