English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Korpus paralel memiliki peran yang sangat penting dalam mesin penerjemah statistik (MPS). Korpus paralel yang diperoleh berbagai sumber biasanya memiliki kualitas yang kurang baik, sedangkan kuantitas korpus paralel merupakan tuntutan utama bagi hasil penerjemahan yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efek ukuran dan kualitas korpus paralel di MPS. Penelitian ini menggunakan metode  bilingual   evaluation understudy  (BLEU) untuk mengklasifikasikan pasangan kalimat paralel sebagai kalimat berkualitas tinggi atau buruk. Metode ini diterapkan ke korpus paralel yang berisi 1,5 M pasangan kalimat Inggris-Indonesia paralel dan memperoleh 900K pasangan kalimat paralel berkualitas tinggi. Beberapa sistem MPS dengan berbagai ukuran korpus paralel mentah dan korpus berkualitas tinggi yang difilter dilatih dengan MOSES dan dievaluasi kinerjanya. Hasil percobaan yang dilakukan menunjukkan bahwa ukuran korpus paralel merupakan  faktor utama dalam kinerja terjemahan. Selain itu, kinerja terjemahan yang  lebih baik dapat dicapai dengan korpus berkualitas tinggi yang lebih kecil menggunakan metode filter berkualitas. Hasil eksperimen pada MPS bahasa Inggris-Indonesia menunjukkan bahwa dengan menggunakan 60% kalimat yang kualitas terjemahannya baik, kualitas terjemahan dapat meningkat sebesar 7,31%.       AbstractThe parallel corpus has a very important role in the statistical machine translator (SMT) system. The parallel corpus obtained by various sources usually has poor quality, while the quantity of parallel corpus is the main demand for good translation results. This study aims to determine the effect of the size and quality of parallel corpus at SMT. This study uses the bilingual evaluation understudy (BLEU) method to classify pairs of parallel sentences as high-quality or bad sentences. This method is applied to a parallel corpus containing 1.5 M parallel English-Indonesian sentence pairs and obtaining 900K pairs of high-quality parallel sentences. Some SMT systems with various sizes of raw parallel bodies and high-quality corpus filtered are trained with MOSES and evaluated for performance. The experimental results show that the size of the parallel corpus is a major factor in translation performance. In addition, better translation performance can be achieved with a smaller high-quality corpus using a quality filter method.The experimental results in the English-Indonesian SMT show that by using 60% of sentences whose translation quality is good, the quality of the translation can increase by 7.31%.

Peningkatan Akurasi Mesin Penerjemah Bahasa Inggris - Indonesia dengan Memaksimalkan Kualitas dan Kuantitas Korpus Paralel