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
—