Itzulpen automatikoko sistemen hirugarren belaunaldi bat ari da garatzen. Hasiera batean, erregela linguistikoetan oinarritutako sistemak ziren nagusi (RBMT teknologia). Gerora, estatistikan oinarritutako sistemak gailendu ziren (SMT teknologia). Azken bi urteetan, berriz, sare neuronal sakonetan (deep neural networks) oinarritutako sistemak hobekuntza kualitatiboak lortzen ari dira (NMT teknologia). Hain zuzen ere, gaur egun, deep learning delakoan oinarritzen da itzulpengintza automatikoaren arloko ikerketa nagusiki. Jardunaldi honetan, eremu horretako aurrerapenak aurkeztu nahi ditugu, eta euskarazko itzulpen automatikoan lortu ditugun emaitza berriak azaldu.
Testuingurua: NMT teknologian ikertzeko eta sakontzeko, eta are euskararako kalitate onargarriko itzulpen automatikoko eredu bat lortzeko erronkari aurre egiteko sortu da MODELA proiektua. Proiektua Eusko Jaurlaritzak finantzatzen du, eta erakunde hauek ari dira elkarlanean: Ametzagaiña, Elhuyar, ISEA, UPV/EHU (IXA Taldea) eta Vicomtech/IK4.
Gonbidatua: jardunaldiko gonbidatu nagusia, Kyunghyun Cho (New Yorkeko Unibertsitatea), ikertzaile ezaguna da, NMTren arloan aditu entzutetsuenetako bat eta errekonozimendu handikoa; besteak beste, Google sariaren jabea. Gainera, hizlari bikaina da
Data: 2017ko maiatzaren 29a, 11:00.
Non: UPV/EHUko Informatika Fakultatea, Lardizabal 1, 20018 Donostia
Hizkuntza: ingelesa
Egitaraua:
Itzulpengintza automatiko neuronala. Ikerketa-jardunaldi irekia Kyunghyun Cho adituarekin
Neuronal Machine Translation Open workshop with Kyunghyun Cho
Traducción automática neuronal. Jornada abierta con Kyunghyun Cho