Geri Dön

A study on customized neural machine translation exemplified by IB MYP Summative Assessment criteria

IB MYP Sonuç Ölçme kriterleri örnekleminde özelleştirilmiş nöral makine çevirisi üzerine bir çalışma

  1. Tez No: 695121
  2. Yazar: MERVE ARAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. IŞIN ÖNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mütercim-Tercümanlık, Translation and Interpretation
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul 29 Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çeviribilim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mütercim Tercümanlık (İngilizce) Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Nöral Makine Çevirisi (NMT), çeviri endüstrisinde yeni bir araştırma alanıdır. Nöral Makine Çevirisinin farklı çalışma alanlarında kullanımı konusunda çeşitli çalışmalar yürütülmektedir. Bunlardan biri de eğitim alanıdır. Eğitim, yoğun hacimli veri içeren ve sürekli olarak büyüyen bir alandır. Bu bağlamda Uluslararası Bakalorya (IB) uluslararası arenada kabul görmüş eğitim programlarından biridir. Programın içerisinde sürekli olarak yüksek hacimli çeviri ihtiyacının karşılanması gerekmektedir. Bu nedenle, bu tezde IB'nin yoğun hacimli ve süreklilik teşkil eden çeviri ihtiyaçlarına çözüm sağlamak için özelleştirilmiş nöral makine çevirisi kullanılması amaçlanmıştır. Özelleştirilmiş nöral makine çevirisi sisteminden elde edilen sonuçlar, İstatistiksel Makine Çevirisi (SMT) sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Bulgular Çok Boyutlu Kalite Metrikleri (MQM) ve BLUE puanı çerçevesinde değerlendirilmiştir. Son olarak ise yapılan karşılaştırmalar ve analizler doğrultusunda bir sonuca varılmaya çalışılmıştır.

Özet (Çeviri)

Neural Machine Translation (NMT) is a recent research area in translation industry. Various studies are being conducted on the use of NMT in different fields of study. One of these fields is education. Education is an expanding area with high volumes of data. In this context, the International Baccalaureate (IB) is one of the internationally accepted educational programmes. Great volumes of translation needs are required to be met continuously in the IB programme. Therefore, customized NMT technology is used to provide a solution to high and constant translation needs of the IB in this thesis. The results obtained from the customized NMT system are compared with those of Statistical Machine Translation (SMT). The findings are analyzed within the scope of Multidimensional Quality Metrics (MQM) and BLEU Score metric system. Finally, a conclusion is drawn in line with the comparisons and analyses.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi sınıflama algoritmalarıyla kalp yetersizliği mortalitesinin tahminlenmesi

    Prediction of heart failure mortality by machine learning classification algorithms

    USAME ÖMER OSMANOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    BiyoistatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FEZAN MUTLU

  2. Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi

    Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques

    MUHAMMET BOLAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA

    DR. NURULLAH ÇALIK

  3. Sinirsel ağları kullanarak projelerde efor tahmini

    Project effort estimation using neural networks

    BURCU ŞENGÜNEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Uludağ Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURSEL ÖZTÜRK

  4. Using traditional and deep machine learning methods on predicting triage level in an emergency room

    Geleneksel makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleriyle acil servis triyaj tahminlemesi

    MEHMET YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Acil TıpBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE UĞUR

    PROF. DR. AYŞE BAŞAR

  5. Demand prediction in clothing industry with using neural networks

    Hazır giyim sektörü için tasarlanan modellerin beğenisinin yapay sinir ağları kullanılarak öngörülmesi

    CANER KIVANÇ HEKİMOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET SÜLEYMAN ÜNLÜTÜRK