Strojový překlad pomocí umělých neuronových sítí - Holcner, Jonáš (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2018)
Cílem této práce je popsat a vytvořit systém pro strojový překlad textu postavený na rekurentních neuronových sítích. K tomu je použita architektura enkodér-dekodér umožňující překlad po celých větách. Výsledkem je knihovna nmt, určená k provádění experimentů s různými parametry modelu. Jejich výsledky jsou porovnány vůči systému postavenému na nástroji pro statistický překlad Moses.

The goal of this thesis is to describe and build a system for neural machine translation. System is built with recurrent neural networks - encoder-decoder architecture in particular. The result is a nmt library used to conduct experiments with different model parameters. Results of the experiments are compared with system built with the statistical tool Moses.
Machine Translation Using Artificial Neural Networks
Keywords: strojový překlad; neurální strojový překlad; neuronové sítě; rekurentní neuronové sítě; LSTM; enkodér; dekodér; model enkodér-dekodér; sekvence do sekvence; seq2seq; keras; moses; BLEU; machine translation; neural machine translation; neural networks; recurrent neural networks; LSTM; encoder; decoder; encoder-decoder model; sequence to sequence; seq2seq; keras; moses; BLEU