Interactive Systems Labs (ISL)

Maschinelle Übersetzung

  • type: Vorlesung (V)
  • semester: SS 2020
  • time:

    Every Friday 5:30 pm beginning April 24, 2020. Jeden Freitag 17:30 beginnend am 24.4.2020



    Die Vorlesung Maschinelle Übersetzung ist Freitags 17:30 Uhr. Vorlesungsbeginn ist am Freitag, den 24.4.2020 um 17:30 Uhr via Zoom. Ein entsprechender Link zur Teilnahme wird zeitnah auf der ILIAS Kursseite veröffentlicht werden.

    Vorlesungsorganisation: Die Vorlesung wird im Sommersemester 2020 teils offline und teils online stattfinden. Wöchentlich werden Video-Aufzeichnungen zum Selbststudium zur Verfügung gestellt. Zusätzlich wird es 4-5 live Termine geben, bei denen Fragen gestellt werden können bzw. gesammelte Fragen aus dem Forum besprochen werden. Die Live-Termine werden Freitags um 17:30 Uhr stattfinden. Der erste Vorlesungstermin wird am Freitag, den 24.4.2020 live stattfinden.

     


     

     

  • lecturer: Teresa Herrmann
    Ngoc-Quan Pham
    Prof. Dr. Alexander Waibel
  • sws: 4
  • lv-no.: 24639
Notes
  • Die Vorlesung vermittelt einen Überblick über linguistische Ansätze zur Maschinellen Übersetzung.
  • Der Schwerpunkt der Vorlesung besteht aus einer detaillierten Einführung in Methoden und Algorithmen zur statistischen Maschinellen Übersetzung (SMT) (Word Alignment, Phrase Extraction, Language Modelling, Decoding, Optimierung).
  • Darüber hinaus werden Methoden der Evaluation von Maschinellen Übersetzungen untersucht.
  • Die Untersuchung von Anwendungen der Maschinellen Übersetzung am Beispiel von simultaner Sprach-zu-Sprach-Übersetzung ist ein weiterer Bestandteil der Vorlesung.
  • In der Übung wird das erworbene Wissen beim Training eines Übersetzungssystems praktisch angewandt.

Lernziele:

  • Der Studierende soll in die Grundbegriffe verschiedener Ansätze zur Maschinellen Übersetzung eingeführt werden.
  • Der Studierende soll grundlegende Konzepte und Algorithmen der Statistischen Maschinellen Übersetzung verstehen und anwenden lernen.
  • Der Studierende soll die grundlegenden Methoden zur Evaluation von Maschinellen Übersetzungssystemen lernen.
  • Der Studierende soll einen Einblick in die aktuelle Forschung im Bereich der statistischen Maschinellen Übersetzung erhalten und kann mit dem erworbenen Wissen an aktuellen Forschungsthemen arbeiten.
  • Der Studierende soll das erworbene Wissen praktisch anwenden und mit Hilfe der bestehenden Tools einen eigenen Übersetzer bauen und evaluieren.
  • Nach Vollendung der Vorlesung werden die Studierenden in der Lage sein, verschiedene Ansätze der Maschinellen Übersetzung zu vergleichen sowie Übersetzer für verschiedene Anwendungen zu entwickeln
Bibliography

Weiterführende Literatur

Philipp Koehn: Statistical Machine Translation

Annotation

Sprache der LV: Deutsch/Englisch

Workload

90h