Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The Influence of a Machine Translation System on Sentiment Levels

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F22%3AS7XGR5GA" target="_blank" >RIV/00216208:11320/22:S7XGR5GA - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://nlp.fi.muni.cz/raslan/raslan22.pdf#page=211" target="_blank" >https://nlp.fi.muni.cz/raslan/raslan22.pdf#page=211</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Influence of a Machine Translation System on Sentiment Levels

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The aim of the paper is to verify the influence of the used machine translation system on the level of sentiment in the translated text from Slovak to English using the available systems Google Translate and DeepL. The experiment was carried out on a parallel corpus created from subtitles of movies of different styles. The raw parallel corpus contained subtitles in Slovak and English. IBM Watson Natural Language Understanding service was used to identify the sentiment in the subtitles of ten movies of different genres. The paper also describes the methodology of preparing the dataset suitable for sentiment analysis using the IBM NLU service. The research showed a high correlation between human text and machine translation of subtitles for both translation systems. The research results show a high level of onsistency of sentiment levels in both forms of translation. Based on the results obtained, the results of sentiment in machine translation can be generalized for the two most widely used translation systems.

  • Název v anglickém jazyce

    The Influence of a Machine Translation System on Sentiment Levels

  • Popis výsledku anglicky

    The aim of the paper is to verify the influence of the used machine translation system on the level of sentiment in the translated text from Slovak to English using the available systems Google Translate and DeepL. The experiment was carried out on a parallel corpus created from subtitles of movies of different styles. The raw parallel corpus contained subtitles in Slovak and English. IBM Watson Natural Language Understanding service was used to identify the sentiment in the subtitles of ten movies of different genres. The paper also describes the methodology of preparing the dataset suitable for sentiment analysis using the IBM NLU service. The research showed a high correlation between human text and machine translation of subtitles for both translation systems. The research results show a high level of onsistency of sentiment levels in both forms of translation. Based on the results obtained, the results of sentiment in machine translation can be generalized for the two most widely used translation systems.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    RASLAN 2022: Proceedings of the 16th Workshop on Recent Advances in Slavonic Natural Languages Processing

  • ISBN

    978-80-263-1752-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    9

  • Strana od-do

    200-208

  • Název nakladatele

    Tribun EU

  • Místo vydání

  • Místo konání akce

    Karlova Studánka, Czech Republic

  • Datum konání akce

    1. 1. 2022

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku