Tättar, Andre, juhendajaRätsep, Liisa, juhendajaSaksakulm, KarenTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondTartu Ülikool. Arvutiteaduse instituut2023-09-122023-09-122021https://hdl.handle.net/10062/92094Masintõlkimine on aina enam populaarsust koguv keele masinõppe haru, mis lihtsustab käsitsi tehtavate tõlgete hulka ning aitab säästa aega. Tõlkimiseks on tutvustatud arvukalt nii erinevaid mudeliarhitektuure kui ka eeltöötluse protsesse, kuid kahjuks puudub üks parim lähenemisviis tõlkimiseks. Antud lõputöö käigus viidi kahe tõlkebüroo - Grata ning Interlex - tõlkeandmete peal läbi eel- ja järeltöötlused ning nii mudeli treenimise kui ka tõlkimise protsess. Eesmärgiks oli uurida erinevate masintõlke mudelite tõlketäpsusi, analüüsida tekkinud probleeme ning pakkuda välja lahendusi nende parandamiseks. Töö tulemustena ilmnes, et üks treenitud mudelitest ei oska vaatluse alla võetud andmeid tõlkida.estopenAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Masintõlgetehisnärvivõrgudmaskiminestruktureeritud tekstmärgistuskeelbakalaureusetöödinformaatikainfotehnoloogiainformaticsinfotechnologyThesis