Porovnání překladů generativní umělé inteligence - Dang, The Dung; Strossa, Petr, 1961-; Chudán, David; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Hlavním cílem této bakalářské práce je porovnání schopností generativní umělé inteligence, konkrétně modelů Grok, ChatGPT a ChatGPT Plus, a neuronového strojového překladu využívajícího systémy DeepL a Google Translate při překladu odborných textů mezi češtinou a angličtinou. V teoretické části jsou představeny principy a historie obou technologií, popsány jejich výhody i limity a vysvětleny metriky BLEU a METEOR, které slouží k automatickému hodnocení kvality překladu. V praktické části byly vybrány odborné texty různého rozsahu ze tří odborných oblastí, jež byly přeloženy z češtiny do angličtiny i naopak pomocí uvedených nástrojů. K hodnocení kvality těchto překladů byly použity automatické metriky, lidské posouzení a dotazníkové šetření zkoumající preference a míru užití uživatelů. Hlavní výsledky ukazují, že model Grok dosahoval nejvyšších průměrných hodnot metrik BLEU i METEOR, zatímco ChatGPT se těmto hodnotám blížil zejména u kratších úseků textu. Neuronové překladače DeepL a Google Translate vykazovaly méně konzistentní výsledky u kratších textů. Celkově bylo zjištěno, že schopnost překladu silně závisí na oboru textů a směru překladů. Kvalita překladů není příliš ovlivněna délkou textu. Lidské hodnocení korespondovalo s automatickými metrikami. Dotazníkové šetření ukázalo podobné výsledky jako měření pomocí metrik i vlastní autorovo hodnocení. Dále byla zjištěna lehce vyšší preference použití neuronového strojového překladu než generativní umělé inteligence.
Vedoucí práce: Petr Strossa
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: aplikovaná informatika [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses