Відео

16:🇪🇪35🕴🏻 Don 🕴🏻Tiger J🐯R ♊Hey oluline info meeldib lugeda naistel noortel kuule lollid poliitikud ärikad arstid politsei Kaja Kallas ütle palun mul mure kinga sees kivid tõsine mure 1-5 kuud kontrollin keskusi Tallinn Ülemiste Nautica🤕😷 hotell fuajees tühjad keskus mure koht fucking tõsine tee mulle selgeks miks istub ülemiste keskuses istuvad mehed 40- 60 aastased habemes näevad joodikud ehk joodikud bedofiilid bedo välimusega samad mehed istuvad igapäev noorde keskel bedofiilid mind häirib välimus kodutu kallis nuti telefon sõõk kallis kuule politsei poliitikud ärikas keda lolliks teete korralikud inimesed aetakse tänavale need joodikud emmi imejad bedofiili välimusega perede kekel Eesti rahvas tulge vaadake veenduge ise tulge 3-7 päeva igapäev istuvad need habemega lollid lõustad vastu Tatti tahaks anda laste noorte keskel istuvad bedokad küsimus turvamehed lubavad istuda kaitsepolitsei politsei poliitik ärikas lollide arstide mäng täna Tartu mnt.Prisma Tallinn seisis parklas kiirabi auto töötas mingi kiirabi mutt käib Rahva raha raiskama töö ajal 10:45 mul auto mehest kiirabi fotod vaielda ei soovita mis toimub joobarid vanalinnas keskuses tuiguvad mure tõusine kelle käest raha saavad Peetri selver liigub igapäev kaks 30-40 aastased mehed igapäev ostavad alkoholi suitsu süüa tööl ei käi Kuule Kaja ütle mis toimub jotad vargad elavad hästi raha mure puudub pered lapsed emad isad veavad taarad joodik narkar bedekas rõõvel varas elab hästi kus loogika 31.05.2024

Yoko Alender ka sinna ja Mike Calamus

Inimesed kilkavad õnnest, et saavas samasuguses debiilsuses olla nagu nõugogude liit oli.

Varas Valetab!😅 Lambad usuvad.

Поддерживаю .Дай Аллах что бы получилось

Вот о ком я ,, переживаю,, меньше всего так это о Эстонии и вообще о Прибалтике!

Suur puuks!

Yoko Alender ja Hans Froch ja Jaques de Mattissoon oleks ,,oleksoloogia,, teie kontoris mugavalt logelemas

Euroopa okupantide käsilased Eestis röövivad töörahvast.

🙏🤲🤲🤲❤

tere

Vangi

not fired yet ?

Vanaisa elu oli lihtne , vaatas Ohranka arhiividest kellega kuidas suhelda . Kaja vaeseke kui loovutab , on teie elutöö otsas .Pekka Salmi andis kloobuse sodimise reisi jaoks 💯 tuhat$ / helesinivalge teemandi eksperdi käsul/ aaga nyyd on eri klass puudu .Vanad suhted aitavad suurpuhastuse ajal hästi

Great 👍 Cultural Performance on Europe Day 20202 || Estonia A Quest Part 46 || NEBC Hindi👇 ua-cam.com/video/dAlF_LyR-e0/v-deo.html

Great 👍

Eesti peaks Euroopa liidust otsekohe välja astuma.

Munad sügelevad

“Has the machine translation really reached human parity?” Väga huvitav ettekanne sellest, kuidas masintõlge ikkagi ei ole veel päris samal tasemel kui inimtõlge. Minu arvates on väga hea, et MT-d kogu aeg edasi arendatakse ja täiustatakse, sest see võimaldab tõlkijatel oma tööd kiiremini teha. Mulle jäi selgusetuks miks kasutatakse MT puhul lausetepõhist segmenteerimist ja mitte lõikude või paari lausepõhist. Huvitav millal jõuab MT sellisele tasemele, et suudab ka konteksti arvesse võtta ning kas see juhtub juba lähema 5 aasta jooksul? “How the neural machine translation exactly works?” See ettekanne oli samuti väga põnev. Neurotõlge tundub ka väga hea tõlkimise võimalus, kuigi ei ole veel väga kõrgel tasemel aga areneb kiiresti. Mõned küsimused ettekandes jäid natuke ebaselgeks. Miks peaksid erinevad MT või neurotõlke programmid jõudma inimtõlkega samale tasemele? Milliseid valdkondi suudab TÜ tõlkekratt kõige paremini tõlkida? Kuidas või mis kanaleid pidi veel jõuavad masintõlketekstid meie keeleressurssidesse?

“Has the machine translation really reached human parity?” We live in a world, where AI becomes more and more intelligent, and in a way it is already in certain operations smarter and faster than us. Developers and experts have claimed, that very soon AI will also be conscious like us. So the development of MT is inevitable. Like we heard, we should cooperate instead of compete. Probably MT is very soon familiar with context. So if we are working together with MT and are smart about it, we might witness, what people were dreaming about in 1950s. “How the neural machine translation exactly works?” The future is here.

“Has the machine translation really reached human parity?”: Oli huvitav, et masintõlke ja inimtõlgete hindamisel lausete kaupa, sai masintõlge isegi rohkem punkte kui inimtõlge. Ehk siis masintõlkel ja inimtõlkel ei tehtud vahet üldjoontes. Kuigi kriteeriumiks oli ainult arusaadavus. Lisaks oli ka esitaja lõpukommentaar tuleviku kohta huvitav, et tõlkimine muutub tehnilisemaks ja ehk hakkavad tõlkijad hoopis masintõlke programme programmeerima. “How the neural machine translation exactly works?”: põnev oli teada saada, kuidas närvivõrgud toimivad tõlkimisel.

Väga huvitavad ettekanded! Kuivõrd nii Dr. Samuel Läubli kui ka prof. Mark Fišel toonitasid, kui raske on panna masinaid konteksti mõistma, ning näitasid, kui palju võib kontekstist sõltuda, on hämmastav, et paljude tekstidega võib masintõlge hästi hakkama saada. Mõlemas ettekandes jäi kõlama mõte, et masintõlkesüsteemid toimivad juba päris hästi, kuid nende arendamisel on veel väga pikk tee minna. Kas sellest võiks teha järelduse, et kuigi keel võimaldab luua väga erineva keerukusastmega tekste, ei ole valdava osa tekstide puhul (lauseülese) konteksti roll nii suur, kui võiks arvata?

Thank you all for this seminar! “Has the machine translation really reached human parity?” It was really interesting to get to know how do CAT tools affect translation performance. I am looking forward to the publication of your research to look into it in more detail. “How the neural machine translation exactly works?” It was fascinating to look at the very heart of neural machine translation. I believe your presentation is very useful for an ordinary translators, who have only dealt with machine translation at the user interface level.

"Kuidas neurotõlge ikkagi töötab?" - Kas on ka mõni masintõlkemootor, millele oleks külge ehitatud nn disambiguaator mitmetähenduslikkuste lahendamiseks? DeepL on juba nähtavalt parem kui Google Translate, kas sellel on?

"Has the machine translation really reached human parity"? Mul jäi üsna segaseks, mis täpselt takistab MT-l töötamast suuremate segmentidega kui lause. Mis täpselt seda piirab? Miks ei võiks talle öelda, et... võta korraga näiteks kolm lauset?

Aitäh huvitava konverentsi ja selle järelvaatamise võimaluse eest. Esimesest ettekandest jäi kõlama kõikide "teerajajate" enesekindlus MT loomisel. Igaüks on leidnud, et temal on parim ja valmis toode. Esimene küsimus tekkis seoses Microsoftiga. Kui nende leitud tulemused kahtluse alla seati, siis kas Microsoft on ise korduskatseid teinud või uusi uuringuid läbi viinud? Teises ettekandes jäin mõtlema, et kuna programmidele söödetakse aina uut infot juurde, siis kas võetakse ette ka vanade vigade parandamist või loob programm uuele infole tuginedes korrektsemaid vasteid ning vanu vigu enam ei korda? Ja kolmas üleüldine küsimus oleks, et kas ei peaks juba ülikoolide õppekavades ennetavalt muudatusi tegema, kui MT on tulnud selleks, et jääda ja nii umbes 10 aastaga on tõlkija roll väga suures osas muutunud?

Huvitavad ettekanded, TÜ tõlkekratist ei teadnud enne midagi - väga huvitav, kindlasti uurin selle kohta rohkem ja katsetan. Hämmastav, et see isegi eestikeelseid vigu parandas, huvitav, kas ta ka kehva lauseehitust suudab korrigeerida vms. Esimene ettekanne oli huvitav taustandmete ja ajaloolise ülevaate poolest. Samuti oleks põnev teada, mis saab tulevikus ilukirjanduse ja ka nt artiklite tõlkimisest, kas arenev masintõlge hakkab ka seda katsetama.

„Has the machine translation really reached parity with professional human translation?“ Samuel Läubli sõnavõtust jäi kõrvu 1954. a ning et masintõlget on vajatud esmalt keelesuunal vene-inglise. Tundub ajaloolist pilti vaadates igati loogiline (keerulised suhted maailmas, spioonid jne). Hea oli olla informeeritud, missuguseid ponnistusi masintõlke vallas tehakse, et inimese tasemele küündida ja et loodetavasti mitte kunagi täiel määral poleks see siiski võimalik (kontekstipõhisuse ja nüansside tõttu)… „Kuidas neurotõlge ikkagi töötab?“ Mark Fišel oli hea meeldetuletus, et Tilde masintõlke kõrval on ka TÜ enda loodud neurontõlke programm. Õnneks ei oska ükski neist ilukirjanduslikke tekste arusaadavasse eesti keelde tõlkida (loomingulisust masinad veel ei valda). Kõik on ikkagi niivõrd killustunud: võiks siis koondada neid masintõlkeprogramme ja liigendada valdkonniti (kes-millega tegeleb ja arendada siis seda konkreetset edasi). „Masintõlkeuudised komisjonist ja mujalt“ Hugo-Tanel Kaasik osutas etranslationile ja deepL translationile, mõlemad on etemad kui Google translate. Huvitav, praegu saan ma tudengina etranslationile juurdepääsu, mis aga edasi (pärast lõpetamist).

“Has the machine translation really reached human parity?” Kas ja kuidas on võimalik ladusust ning konteksti kaasamist arendada? Kas on ka võimalik, et ühel hetkel tuleb ette n-ö tupik, kust edasi enam arendada ei saa masintõlget? “How the neural machine translation exactly works?” Kas on valdkondi, kus neuromasintõlge jääb nõrgaks ning kus poleks võimalik seda kasutada?

“Has the machine translation really reached human parity?” MT ajaloo tutvustus oli huvitav ja tore kontrast moodustus varasemate entusiastlike tulevikuvisioonide ning praeguse realistlikuma suhtumise vahel. “How the neural machine translation exactly works?” Huvitav oli näha, kuidas süsteem suudab tõlkida kolme erineva keele sõnadest/väljenditest koosnevat lauset ja parandada sama keele vigase sisendi korrektseks väljundiks.

A question for Samuel (first presentation). In your presentation you state that the main differences between individual sentences out of context and texts are interconnectedness of sentences in a text and the presence of context for texts in general. What other features make texts different from sentences (I do understand that the question is very broad and complex, can even be called fundamental for languages, but could you please answer at least briefly)? Mark: Teie olete öelnud, et masin tegelikult ei saa tõlkimisprotsessi sisust aru, aga ikka saab tõlkimist enam-vähem hästi teha, muidugi teatud piirangutega. Saame öelda, et ta ei saa sellest aru, sest ei tea, mis juhtub originaali ja tulemuse vahel ehk kuidas inimesed tõlgivad peas. Kas masintõge saab muutuda "nutikamaks" ja "loomulikumaks", kui me saame aru, kuidas tõlgivad tõlkijad (kognitiivsed protsessid peas, kas selles on erinevused inimeste seas jne)? Kui jah, siis millal need ajuuuringud tulevad?

“Has the machine translation really reached human parity?” Very interesting topic and a bit comforting to know that MT is not yet on the same level with professional translators. Interesting to hear how different criterion (single sentence vs full text, original text vs translation, adequacy, fluency etc) affect the outcome of MT evaluation. “How the neural machine translation exactly works?” Fascinating look into the world of neural MT, how it is constructed and how sentences are generated. Fun to see that MT is able to translate sentences which consist of words from different languages and also able to produce grammatically correct sentences when given a grammatically incorrect sentence as an input.

“Has the machine translation really reached human parity?”: Great overview of MT history. Looking back, it is funny to see the initial optimism about the speed of MT development. The most interesting development now would be the involvement of context in translation. About translating/editing in sentence level vs document level, I agree, that in my experience, it is easier and faster to translate on sentence level, but editing is easier and more efficient in document level. “How the neural machine translation exactly works?” It was a very good and eyeopening presentation on how the neural MT-s are constructed, what are the ways the neural systems are taught.

“Has the machine translation really reached human parity?” Missugused võiksid olla järgneva 5 või 10 aasta võimalikud arendused masintõlkes konteksti kaasamiseks? “How the neural machine translation exactly works?” Mis on praegu TÜ tõlkekrati peamised plussid-miinused, olulisimad mure- või arenduskohad?

“Has the machine translation really reached human parity?” Interesting to see research on design of CAT tools impacting translation work, which isn't surprising in itself, but still an important topic from a translator's viewpoint. “How the neural machine translation exactly works?” Seeing how machine translations are constructed was interesting. The mechanisms are quite hard to grasp in terms of translation work, they look like computing problems in the sense that they operate only on input. Would be interesting to hear if there are any ideas on how to solve problems like name recognition and translation.

Väga huvitavad ettekanded olid. Minu arust oli kahe esimese ettekande üks peamisi mõtteid see, et inimese ja masina võrdsustamine on praegu veel liialdus. Lausetasandil tõlkimises võib masin inimesega võrdne olla, aga tervikliku pikema teksti tõlkimisel on eelis ilmselgelt tõlkijal. Masintõlge areneb siiski kiiresti ja on kasulik tööriist tõlkija abistamiseks. Miks peakski masin sama hea olema kui inimene? Minu arvates ei jõua masintõlge lähiajal selleni, mida teab ja oskab tõlkija. Inimene mõtleb ja tajub asju teisiti kui masin, isegi siis, kui masin on õppinud tõlkija näidete järgi tõlkima. Tõlkija teeb oma valikud lähtuvalt kontekstist. Masintõlge ongi selleks, et aidata tõlkijal tema tööd kiiremini ja paremini teha. Arvan, et inimest täiesti siiski asendada ei saa.

Väga põnev konverents! Mind rabas see, et masin suudab ka improviseerida ja toote nimesid välja mõtelda (mis sest, et ta ei ole selles veel väga järjekindel). Ja see, et on olemas soome-ugri neurotõlke süsteem, tegi mu südame lausa soojaks. MIna ei karda masinate üha paremat suutlikkust. Ma imetlen inimesi, kes selle taga on ja loodan tuleviku mõistvale ühiskonnale.

Mulle näib, et Microsofti uurimuse „Achieving human parity on automatic Chinese to English news translation“ (Hassan jt 2018) ootused nende tõlkeprogrammile olid kergelt ebaadekvaatsed, lausa imelikult kõrged. Tundub väga võimas programm, aga sellegipoolest on raske uskuda, et nad tõesti eeldasid, et nende masin võib professionaalsete tõlkijatega võrdse kvaliteediga tõlkeid tekitada. Näib, et MT oli küll tõlke adekvaatsuse mõttes peaaegu täiuslik, kuid kas oli tõesti alust loota, et masin suudab luua inimesele täiesti ladusana tunduva teksti, saati veel sellise, mis võrdluses inimtõlkega viimasele alla ei jää? Mark Fišeli ettekandest jäi kõlama kõhedusttekitav väljavaade. Kuigi idee järgi kasutatakse masintõlke treenimiseks enamasti inimeste loodud tekstikorpusi, on, nagu ma aru sain, tegelikkus selline, et ka masintõlgitud tekstid jõuavad keeleressurssidesse. Ning see - arvestades tõlkesüsteemide laia kättesaadavust ja kasutatavust - ei hakka mõjutama mitte ainult neid keelelisi ressursse endid, vaid ilmselt pikemas perspektiivis ka keele arengut üldse. Seega - milliseks inimkeel masintõlke leviku kasvu mõjul lõpuks kujuneda võib?

“Has the machine translation really reached human parity?” Kuivõrd tõenäoline on, et lähitulevikus töötavad masintõlke arendamisel koos arendajad ja tõlkijad? Mis on suurim takistus sellise koostöö puhul?

“Has the machine translation really reached human parity?” When I am asked to translate a sentence or a part of a sentence without knowing the context, I usually request additional information. As we all know, one sentence can have many different meanings depending on the context. Yet, when you feed a machine just one sentence or even a fragment of a sentence and it translates in a different context that you had intended in your mind, it is somehow considered that machine just isn't good enough. Aren't we expecting machines to know something automatically when humans have the right and the opportunity to gather additional information? Is it that mistakes are considered human but machines are expected to be flawless? “How the neural machine translation exactly works?” What are the main focus points in improving machine translation at the moment? Are there any particular aspects that most researchers are concentrating on?

Läubli ettekandest jäi muu huvitava kõrval kõlama mõte tulevikutõlkijast tabavas võrdluses väravavahiga. Mõtlesin, et nii nagu väravavahi roll on äärmiselt vastutusrikas, tema vead või meisterlik tegutsemine otsustavad tegelikult sportmängu lõppskoori, nii on ka masintõlkes inimene see, kellele jääb lõppotsus sobiva tõlke osas; ta teeb vastavaid muudatusi, jälgib, et kõik toimiks võimalikult hästi. Kuna tõlkimine muutub vältimatult aina tehnilisemaks, on kindlasti huvitav, millised oskused peavad tõlkijal veel olema või milline tema tööprotsess kümne aasta pärast välja näeb ¬ on tõlkija siis tõesti rohkem andmete ja süsteemide koordinaator, programmeerija ning tõlke toimetamise maht seoses masintõlke arenguga aina väheneb? Nagu Läubli ütles, pole masintõlke võimekust ja funktsioone tulevikus võimalik täpselt ennustada, kuid kindlasti see areneb ja muutub, loodan, et inimfaktori roll igapäevases tõlketöös ei jää siiski ainult koordineerimise tasemele. Nii Läubl kui Fišel puudutasid kontekstuaalsuse teemat masintõlkes ja viitasid selle uurimise perspektiivsusele; jäin mõtlema, et mõnikord on inimestelgi raske kontekstist aru saada või lähtuvalt sellest õigeid (tõlke)otsuseid teha, kuidas masin sellega hakkama peaks saama. Aga võibolla arendatakse just konkreetset algoritmi, mis seda eksimatult teha oskab ja inimmõistuse omakorda varju jätab, tundub väga paeluva küsimusena.

“Has the machine translation really reached human parity?” I would instead ask: Is reaching human parity really the purpose of machine translation? It's good that translation tools are improving to reach accuracy but I don't think they will ever pair to a human transation. It is true that machine translation nowadays is developing at a fast pace and all the time there are new tools that are making communication possible "without a human translator" -or learning a language- but, languages, although a system, have many variations as many 'creative' people there are; I mean 'nuances' that a machine translation tool will not catch. Despite of the above, I also believe that machine translation is great in aiding human translators to speed up productivity, especially in certain areas such as technical translation I would say. It was also interesting to hear about the proposal to change the layout in the translation tools. Honestly, I had never thought of that as a problem but since it was mentioned, I think it's a good proposal and, in my opinion, I would prefer a top-bottom document layout, or maybe the segments should include a paragraph instead of sentences. “How the neural machine translation exactly works?” This second talk was also very intersting in learning how the neural machine translation actually works. I had never thought of it myself and being exposed to the explanation was eyeopening for me. It was also very interesting question by the end of this talk in how about agglutinative languages, how does the machine translation works in that case? Also, it was very interesting to learn about the machine translation developed in Tartu University. According to the examples, it seems a quite accurate tool. Thank you for the workshop. It was very interesting.

Väga köitvad teemad, aitäh! Eriti meeldis Samuel Läubli ettekandes välja toodud erinevus masintõlke ja professionaalse tõlkija tõlke vahel, mis tõestab, et inimtõlge on täpsem, kompaktsem, ühtlasem (nii üldsõnastuse kui terminikasutuse poolest) ja kontekstuaalsem. Pani lisaks mõtlema sellele, kuidas masintõlke puhul võivad tõlkimisse minna ka ebavajalikud sõnad, nagu nimed (inglise-eesti tõlke puhul nt Silverist saab Hõbe, Robinist Punarind jne). Samas annavad ettekanded selgelt märku, et masintõlge on pidevas arengus ja edenemises, seega on põnev jälgida, kuhu see järgmiste aastatega välja jõuab.

Mulle Priit meeldib😎

jõu priit

Hea töö

vaatame kellel on õigus kas minul või euroeetikate järgijatel.

enne polnud probleemi kuniks kersti hakkas jooksma usa üro ja oecd vahet kohe algas maade jagamine.

miks siis eetikat vaja järgida kui turvalisus on olemas, eestil pole ju vaenlasi, sest pole ju sõjaväge millega võita naaber maid?

Ma lihtsalt ei saa magada. Iga öö ma mõtlen sellele küsimusele: "Mis on Euroopa Liit," ja ma lihtsalt ei tea.