A világ legnagyobb védelmi képzési konferenciáján (I/ITSEC), valamint a Springer Nature, az egyik legrangosabb, legnagyobb hatású és legrégebb óta folyamatosan működő tudományos kiadó által kiadott ember-számítógép interakcióval (HCI) foglalkozó nemzetközi konferenciák lektorált szerzője és előadója vagyok.
BLEU jövő a veszélyeztetett nyelvek újjáélesztésében: A lemkó ruszin és ukrán neurális fordítási pontosság szárnyal (2023)
Absztrakt
A felgyorsuló globális nyelvvesztés, amely a tiltott szerek használatának, a 2-es típusú cukorbetegségnek, a mértéktelen ivásnak és a testi sértéseknek az emelkedett gyakoriságával, valamint a fiatalok hatszoros öngyilkossági arányával jár együtt, egyre nagyobb kihívást jelent a kisebbségi, őslakos, menekült, gyarmatosított és bevándorló közösségek számára. Olyan környezetben, ahol a generációk közötti átadás gyakran megszakad, a mesterséges intelligencia neurális gépi fordítórendszerek képesek az örökölt nyelvek újjáélesztésére és az új beszélők képessé tételére, mivel lehetővé teszik számukra, hogy azonnali fordítással megértsék és megértsék őket. A mesterséges intelligencia megoldások azonban problémákat vetnek fel, például a megfizethetetlen költségeket és a kimenet minőségével kapcsolatos problémákat. Megoldást jelenthet a neurális motorok párosítása a klasszikus, szabályalapú motorokkal, amelyek lehetővé teszik a mérnökök számára a kölcsönszavak megtisztítását és a domináns nyelvek interferenciájának semlegesítését. Ez a munka a LemkoTran.com oldalon alkalmazott motor átalakítását írja le, hogy lehetővé tegye a lemkó nyelvre való fordítást és a lemkó nyelvből való fordítást, amely egy súlyosan veszélyeztetett, kisebbségi ukrán genetikai besorolású előadás, amely a Lengyelország és Szlovákia közötti határvidéken honos (ahol ruszin nyelvként is emlegetik). A szótáralapú fordítási modulokat morfológiailag és szintaktikailag megalapozott főnév-, ige- és melléknév-generátorokkal látták el, amelyeket 877 lemmával és 708 szószedettel együtt tápláltak, és az egész rendszert 9518 automatikus, kodifikációs hivatkozásokkal ellátott, átmenő minőségellenőrzési tesztekkel szegecselték le. Ennek a munkának a gyümölcse a legutóbbi publikáció óta 23%-os javulás az angol nyelvű fordítás minőségében, és 35%-os minőségi növekedés az angolról lemkói nyelvre történő fordításban, olyan fordításokat biztosítva, amelyek minden mérőszámban felülmúlják a Google Translate szolgáltatásait, és 396%-kal magasabb pontszámot érnek el, mint a Google ukrán nyelvű szolgáltatása, amikor lemkói nyelvre fordítanak.
Előnyomtatás
Kérjük, idézze
Orynycz, P. (2023). BLEU Skies for Endangered Language Revitalization: Lemko Rusyn and Ukrainian Neural AI Translation Accuracy Soars. In: Degen, H., Ntoa, S. (szerk.) Artificial Intelligence in HCI. HCII 2023. Lecture Notes in Computer Science(), vol 14051. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35894-4_10
@inproceedings{orynycz2023bleu,
title={BLEU Skies for Endangered Language Revitalization: Lemko Rusyn and Ukrainian Neural AI Translation Accuracy Soars},
author={Orynycz, Petro},
booktitle={International Conference on Human-Computer Interaction},
pages={135--149},
year={2023},
organisation={Springer}
}
Szívek és nyelvek megnyerése: Lemko esettanulmány (2023)
Absztrakt
Ha a kisebbségi és helyi nyelvek elvesznek, a nemzetbiztonság is csorbát szenved: nemcsak az öngyilkosság, a depresszió, a cukorbetegség, a bántalmazás és a kábítószerrel való visszaélés jelentős növekedése dokumentálható, hanem olyan űr keletkezik, amelyet az ellenségek történelmileg kihasználnak. A kisebbségi nyelvi közösségek milliói például történelmileg az orosz nyelvet és/vagy identitást tekintik sajátjuknak Ukrajnában, Fehéroroszországban, a NATO-szövetséges országokban, sőt az Egyesült Államokban is. Ha az anyanyelvi kommunikációs hézagok csak az ellenfelek kezében maradnak, kihasználva az e nyelvekkel kapcsolatos hosszú tapasztalataikat, a NATO továbbra is jelentős hátrányban marad, amikor megpróbálja bevonni ezeket a közösségeket. Európában a részben a nyelvvesztés által okozott pszichés sebeket nem sikerült az asszimilációval bezárni. Ehelyett a városok a nyugati elszigetelő feszültségek kirobbanását tapasztalják, és a keleti lakosságot az ellenséges hatalmak meggyőzik arról, hogy ezek a hatalmak az igazi szövetségeseik, akik megértik és tisztelik őket. A hivatalos nyelven történő oktatás sem jelent csodaszert: Ukrajna (és még Spanyolország) esetében a helyi nyelvek és a hivatalos nyelv közötti nem triviális különbségek lehetőséget teremtenek az ellenfeleknek a szeparatizmus lángjának szítására.
A gépi fordítómotorok használata a NATO és partnerei számára az újoncok kiképzésében vagy a helyszínen való fellépésben a szívükhöz és elméjükhöz legközelebb álló nyelven történő felhatalmazás érdekében azonnali „mi”-séget nyerhet, és bemutathatja a NATO által felkarolt polikulturális jövőképet. A mesterséges intelligenciát és a szabályalapú motorokat úgy állították össze, hogy lefordítsák Lengyelország hivatalos nyelve és az őshonos lemkó kisebbség nyelve között, amely régóta a külföldi hatalmak célpontja. A motorokat a DARPA támogatásával kifejlesztett mérőszámok segítségével értékelték a lemkóról lengyelre történő fordítás során, és 31,13-as kétnyelvű értékelési pontszámot (BLEU) és 54,10-es fordítási szerkesztési arányt (TER) értek el. Eközben a másik irányban a motorok 53,73 TER és 29,49 BLEU pontszámot értek el, ami 6,5-szer jobb eredmény, mint a Google Translate lengyel-ukrán szolgáltatása.
Előnyomtatás
Kérjük, idézze
Orynycz, P., & Dobry, T. (2023). Winning Hearts & Tongues: A Polish to Lemko Case Study. In: Proceedings of the Interservice/Industry Training, Simulation, and Education Conference (I/ITSEC).
Mondd helyesen: A mesterséges intelligencia neurális gépi fordítás új hangszórókat tesz képessé a Lemko újjáélesztésére (2022)
Absztrakt
A mesterséges intelligenciával működő neurális gépi fordítás hamarosan újraélesztheti a veszélyeztetett nyelveket, lehetővé téve az új beszélők számára, hogy valós időben kommunikáljanak olyan mondatokkal, amelyek számszerűsíthetően közelebb állnak az irodalmi normákhoz, mint az anyanyelvi beszélőké, és a nyelvújítási útjuk első napjától kezdve. Miközben a Szilícium-völgy hatalmas erőforrásokat fektetett be a világ legelterjedtebb nyelveinek emberfeletti sebességre és pontosságra képes neurális fordítási technológiájába, 98%-uk lemaradt, mert nem áll rendelkezésre megfelelő korpusz: a neurális gépi fordítási modellek több millió szavas kétnyelvű szövegeken tanulnak, amelyek a legtöbb nyelv esetében egyszerűen nem léteznek, és nyelvenként több mint százezer amerikai dollárba kerül az összeállításuk.
Az alacsony erőforrású nyelvek számára létezik egy találékonyabb, ha nem is hatékonyabb megközelítés: a transzfer-tanulás, amely lehetővé teszi, hogy az alacsonyabb erőforrású nyelvek profitáljanak a magasabb erőforrásúak eredményei közül. Ebben a kísérletben a Google angol-lengyel neurális fordítási szolgáltatását a klasszikus, szabályalapú motorommal párosítottam, hogy angolról a veszélyeztetett, alacsony erőforrású, kelet-szláv Lemko nyelvre fordítsak. A rendszer 6,28-as kétnyelvű értékelési alulmúlást (BLEU) ért el, ami többszörösen jobb, mint a Google Translate angolról standard ukránra (BLEU 2,17), oroszra (BLEU 1,10) és lengyelre (BLEU 1,70) fordított szolgáltatásai. Végül a kísérlet gyümölcse, a világ első angolról lemkóra fordítási szolgáltatása elérhetővé vált a www.LemkoTran.com webcímen, hogy az új beszélők számára lehetővé tegye nyelvük újjáélesztését.
Az új beszélők kulcsfontosságúak a nyelvújításban, és a Lemkó nyelvben már az ő kezükben van a hatalom, hogy „jól mondják”.
Előnyomtatás
Kérjük, hivatkozzon
Orynycz, P. (2022). Say It Right: AI Neural Machine Translation Empowers New Speakers to Revitalize Lemko. In: Degen, H., Ntoa, S. (szerk.) Artificial Intelligence in HCI. HCII 2022. Lecture Notes in Computer Science(), 13336. kötet. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-05643-7_37
@InProceedings{10.1007/978-3-031-05643-7_37,
author=„Orynycz, Petro”,
editor=„Degen, Helmut
és Ntoa, Stavroula”,
title=„Say It Right: AI Neural Machine Translation Empowers New Speakers to Revitalize Lemko”,
booktitle=„Artificial Intelligence in HCI”,
year=„2022”,
publisher=„Springer International Publishing”,
address=„Cham”,
pages=„567--580”,
abstract=„A mesterséges intelligencia által vezérelt neurális gépi fordítás hamarosan újraélesztheti a veszélyeztetett nyelveket azáltal, hogy lehetővé teszi az új beszélők számára, hogy valós időben kommunikáljanak olyan mondatokkal, amelyek számszerűsíthetően közelebb állnak az irodalmi normához, mint az anyanyelvi beszélőké, mégpedig a nyelvújítási útjuk első napjától kezdve. Miközben a Szilícium-völgy hatalmas erőforrásokat fektetett be a világ legelterjedtebb nyelveinek emberfeletti sebességre és pontosságra képes neurális fordítási technológiájába, 98%-uk lemaradt, korpuszok hiányában: a neurális gépi fordítási modellek több millió szavas kétnyelvű szövegeken edződnek, amelyek a legtöbb nyelv esetében egyszerűen nem léteznek, és nyelvenként több mint százezer amerikai dollárba kerül az összeállításuk.”,
isbn=„978-3-031-05643-7”
}
