Реалізація системи машинного перекладу для мов із обмеженою кількістю даних з використанням fine-tuning трансформерів

Abstract

Об’єктом роботи є процес розроблення системи нейронного машинного перекладу для боснійсько-українського напрямку. Метою роботи є створення вебзастосунку двонаправленого перекладу на базі архітектури DoRA та згенерованих наборів даних для підвищення морфологічної точності. Використані методи: штучний інтелект, архітектура Transformer, параметрично ефективне донавчання (PEFT), веброзробка. Практична цінність: розроблено оптимізований вебзастосунок на основі квантованої моделі NLLB-600M, що здатний коректно обробляти складну морфологію та перекладати файли із збереженням розмітки в умовах обмежених апаратних ресурсів. Область застосування: високоточний машинний переклад повсякденних і спеціалізованих текстів, автоматизація перекладу файлів зі збереженням їхньої структури.