On Monday, November 18, 2019 at 4:06:52 PM UTC+1, M.M. wrote:
> On Monday, November 18, 2019 at 3:38:04 PM UTC+1, Borneq wrote:
> > W dniu 10.11.2019 o 10:16, Borneq pisze:
> > > No i stało się. Zainstalowałem DeepL lokalnie na komputerze, do tej pory
> > > używałem przez internet. Działa szybciej niż przez internet, nie trzeba
> >
> > z pdf z https://github.com/lmthang/thesis
> > przykład gdzie nie ma słownika tylko korpus równolegly
> >
> > Chodzi o to, jakie maksymalne informacje można wydobyć z korpusa.
> >
> > parallel corpus
> > She loves cats = Elle aime les chats
> > She loves him = Elle l'aime
> > He adores cute cats = Il adore les chats mignons
> > He has a cat = Il a un chat
> >
> > pytanie: jak przetłumaczyć na podstawie tych 4 zdań "She loves cute cats"?
>
> Nie wiem, ale chyba albo ilość danych rośnie wykładniczo, albo musimy
> znać model.
>
> > ja dochodzę do wniosku że
> > Elle aime les chats mignons
> > deepL: Elle adore les chats mignons - słuszniej, ale nie wynika to z
> > tych 4 zdań
> >
> > można się dowiedzieć że
> > she = elle
> > loves = aime (cats)|l'aime(him) przy czym te słowa są zadziwiająco
> > podobne, czyli nie inne tylko inna forma
> > w rzeczywistości l'aime jest dużo mocniejsze (lubi-kocha) a nie inna forma
> > cats = les chats //nawet podobne ale nie trzeba się tym sugerować
> > him = albo znika w tym zdaniu, stając się domyślny albo staje się
> > przedrostkiem - w rzeczywistości jeśli obiektem jest "on", wtedy się
> > opuszcza
> > he = Il
> > adores = adore
> > cute = mignons + zamiana miejscami słów we frazie
> > has - a
> > a cat = un cat, tylko skąd wiedzieć że to nie "a" zostało przetłumaczone
> > na "a"?? - potrzebne są albo
> > wstępne informacje językowe albo więcej zdań w korpusie
>
> Taki nieprzemyślany pomysł: bierzemy tyle sieci neuronowych ile jest słów w
> języku docelowym...

Gdy pisałem te słowa, nie wiedziałem że takie podejście ma swoją nazwę,
mianowicie nazywa się to 'modelem jednorazowym'.

Pozdrawiam