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Machine Learning in Translation Corpora Processing - Softcover

 
9780367780203: Machine Learning in Translation Corpora Processing

Inhaltsangabe

This book reviews ways to improve statistical machine speech translation between Polish and English. Research has been conducted mostly on dictionary-based, rule-based, and syntax-based, machine translation techniques. Most popular methodologies and tools are not well-suited for the Polish language and therefore require adaptation, and language resources are lacking in parallel and monolingual data. The main objective of this volume to develop an automatic and robust Polish-to-English translation system to meet specific translation requirements and to develop bilingual textual resources by mining comparable corpora.

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Über die Autorin bzw. den Autor

Krzysztof Wołk holds a PhD Eng. degree in Computer Science, and is a graduate of the Polish-Japanese Academy of Information Technology. He is currently an associate professor at the Cathedral of Multimedia at the same university. His research is mostly related to natural language processing and machine learning based on statistical methods, neural networks and deep learning; and is interested in IT and its challenges, and engages in interdisciplinary projects, particularly those related to HCI, UX, medicine and psychology.

In addition, he has worked as a lecturer at the Warsaw School of Photography & Graphic Design, and as an IT trainer. His specialties as a teacher are primarily deep learning, machine learning, natural language processing, computational linguistics, multimedia, HCI, UX, mobile applications, HTML 5, Adobe applications and server products from Apple and Microsoft.

As far as his didactic work is concerned, he leads classrooms at the faculty of computer science and at the new media art department at the Polish-Japanese Academy of Information Technology and he also used to lead classes and lectures at the Warsaw School of Photography & Graphic Design.

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  • VerlagCRC Press
  • Erscheinungsdatum2021
  • ISBN 10 0367780208
  • ISBN 13 9780367780203
  • EinbandTapa blanda
  • SpracheEnglisch
  • Auflage1
  • Anzahl der Seiten280
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