\section{Zaključki}
\label{section:zakljucki}
Delo predstavlja poskus združevanja več metod za hitro postavitev prevajalnih sistemov za sorodne visoko pregibne jezike. Sistem temelji na skupini strojnega prevajanja na osnovi pravil plitkega prenosa, ki se je na pilotnih sistemih, predstavljenih v tem delu in v mnogih znanstvenih člankih, kot so \citep{corbi1,hajic2003,homola2010a,scannell2006}, izkazala kot najprimernejša za postavitev sistema za strojno prevajanje sorodnih jezikov. Metode so bile preizkušene na primeru samodejne izdelave prevajalnega sistema. Vrednotenje kaže perspektivne rezultate, čeprav je možnost napredovanja še vedno dovolj velika.

Za preizkus predstavljenih metod so bili izdelani sistemi za strojno prevajanje in izvedeno je bilo vrednotenje kakovosti prevodov teh sistemov. Uporabljene so bile tri metrike, ena popolnoma samodejna ter dve metriki, ki zahtevata ročno vrednotenje oziroma ročno popravljanje prevodov. 

Hitrost delovanja posameznih modulov novih sistemov je enaka hitrosti sistemov, ki so bili ročno sestavljeni, saj opisane metode sestavljajo jezikovna gradiva, sami algoritmi prevajanja pa so nespremenjeni. Edina razlika je uvedba nove arhitekture, ki temelji na množici kandidatov za prevode. Tako se časovna kompleksnost celotnega sistema poveča za faktor velikosti množice kandidatov, torej za konstantni faktor $n$, ki ga uporabnik sam določi. Pri izvajanju večine vrednotenj smo se odločili za $n = 50$, kar pomeni 50-kratno upočasnitev prevajalnega sistema. Čas za postavitev samih sistemov, torej čas za izvajanje opisanih metod, ki se izvedejo le enkrat, je odvisen od velikosti učnih podatkov. Kot je opisano v \ref{chapter:evalvacija}. poglavju, so programi jezikovna gradiva izdelali čez noč na osebnem računalniku.
% 
Rezultati vrednotenj kažejo primerljive rezultate z ročno izdelanimi sistemi. Rezultati metrike METEOR so primerljivi z rezultati vrednotenja dveh ročno grajenih sistemov, rezultati metrike WRR pa so primerljivi z rezultati vrednotenja prevajalnika Google. 

Zavedati se moramo, da lahko sisteme na osnovi pravil še izpopolnimo z ročnim pregledom prevajalnih gradiv in ročno identifikacijo napak. Ena največjih prednosti uporabljene tehnologije je prav možnost izboljšave postavljenega prevajalnega sistema, saj eksplicitno zapisana pravila prenosa in slovarji omogočajo iterativno izboljševanje kakovosti prevodov. Prikazane metode omogočajo hitrejšo izdelavo sistemov za strojno prevajanje za nove jezikovne pare.

Metoda za izbiro najboljših pravil za strukturni prenos omogoča izbiro najboljših pravil iz množice samodejno grajenih pravil. Metoda ni primerna za izbiro ročno grajenih pravil, saj so ta pisana tudi za posebne primere, ki jih statistične metode pogosto spregledajo. Ročno pisana pravila so pisana z mislijo na uporabljeni izbirni algoritem in tako prirejena načinu izbire. Časovna kompleksnost predstavljene metode je primerljiva s časovno kompleksnostjo prevajalnega sistema Apertium, ki je približno 5000 besed na sekundo. Celotna metoda se je tako izvajala 1500 sekund.

Metoda je bila preizkušena na relativno majhnem korpusu velikosti 1700 povedi. Rezultati potrjujejo uporabnost metode. Kakovost ciljnega niza besednih oznak (z uporabo urejevalne razdalje) kaže na statistično pomembne razlike v osnovnih vrednosti in vrednosti, ki smo jih pridobili z uporabo predstavljene metode. Časovna kompleksnost predstavljene metode je primerljiva s časovno kompleksnostjo originalnega sistema oziroma celo manjša, saj so uporabljene metode enostavnejše.

Iskanje nizov oznak besednih vrst lahko ne najde iskanega niza v učnih podatkih, delež takih primerov je še vedno visok. Z urejevalno razdaljo (zlasti velikosti 2 ali manj) se stopnja uspešnosti sicer poveča, zmanjšuje pa se kakovost najdenih nizov ciljnih oznak vrst.

\section{Nadaljnje delo}
\label{section:nadaljnjedelo}

Prag za izbiro veljavnih pravil\index{pravilo} je bil določen empirično na podlagi manjšega števila testnih primerov. Metodo za boljšo določitev praga bo treba dodatno raziskati.

Potrebno je vrednotenje sistema na korpusu, ki vsebuje daljše povedi, saj je bilo vrednotenje izvedeno na korpusu s krajšimi povedmi (do dolžine 15).

Zadnja stopnja prevajalnega procesa, uporaba modela poravnave posameznih besed (word-by-word alignment model), še vedno ni implementirana. Poleg same implementacije ostaja neizdelana še izboljšava samega algoritma za poravnavo besed pri smtByP, predvsem z uvedbo prevajanja fraz.

Poleg metod za hitrejšo izdelavo jezikovnih gradiv za nove prevajalne sisteme, lahko sisteme za nove jezikovne pare sestavimo iz že obstoječih sistemov, primer je prikazan v \citep{vicic2010a}.

Ena od možnosti nadaljevanja predstavljenega dela je postavitev splošnega prevajalnega sistema za južnoslovanske jezike, torej sistema za strojno prevajanje vseh uradnih jezikov bivše Jugoslavije, saj so si ti jeziki med sabo sorodni.

\section{Prispevki k znanosti}
\label{section:prispevki}
Disertacija predstavlja izvirne prispevke s področja strojnega prevajanja naravnih jezikov na osnovi pravil\index{pravilo} plitkega prenosa. Izvirne prispevke k znanosti smo objavili v naslednjih glavnih publikacijah \citep{vicic2008b, vicic2009a, vicic2009c, vicic2009d} in v vrsti referatov, objavljenih na mednarodnih konferencah \citep{vicic2002, vicic2006, vicic2007a, vicic2007b, vicic2008a, vicic2008c, vicic2009b, vicic2010a,vicic2010b}.
Razdelek predstavlja zbrani seznam najpomembnejših izvirnih prispevkov k znanosti s krajšimi opisi. Obširneje so prispevki predstavljeni v ločenih razdelkih.
\begin{enumerate}
\item Metoda za prevajanje s pomočjo dreves izpeljave za jezike z omejeno podporo jezikovnih tehnologij, jezike, za katere ne obstaja standardna drevesnica (treebank), zbirka skladenjsko označenih povedi, kot je Penn treebank \citep{marcus94}.

Vsebina je širše predstavljena v \ref{chapter:prevajanjenaosnovidrevesizpeljave}. poglavju.
Metoda je bila predstavljena v \citep{vicic2006} in \citep{vicic2008b}.
\item Metoda za samodejno izdelavo oblikoskladenjskih slovarjev:
\begin{itemize}
\item samodejno označevanje paradigem\index{paradigma};
\item samodejno luščenje\index{luščenje} paradigem\index{paradigma} za visoko pregibne jezike in izdelava pripadajočih leksikonov;
\item samodejna izdelava dvojezičnih prevajalnih slovarjev.
\end{itemize}
Širše je predstavljena v \ref{chapter:morfologijainleksikoni}. poglavju.

Prispevek je predstavljen v \citep{vicic2007a}, \citep{vicic2007b} in \citep{vicic2009d}.
\item Ocenjevanje pravil\index{pravilo} za strukturni prenos\index{strukturni prenos}:
\begin{itemize}
\item uporaba ocenjevanja pravil\index{pravilo},
\item algoritmi za izbiro pravil\index{pravilo},
\item metrike ocenjevanja pravil\index{pravilo}.
\end{itemize}
Prispevek je predstavljen v \citep{vicic2008a}.
\item Hitra izdelava prevajalnega sistema na osnovi RBMT za sorodne jezike\index{sorodni jezik}. Kot empirična preizkušnja predstavljenih metod je bil izdelan delujoč prevajalni sistem za jezikovni par slovenščina-srbščina, Guat. V sistemu so implementirani in preizkušeni opisani prispevki k znanosti. Izbrane so metode za samodejno izdelavo jezikovnih gradiv za postavitev prevajalnega sistema. Guat temelji na odprtokodnih tehnologijah, tudi vse predstavljene in implementirane metode so ponujene z odprtokodno licenco v okviru projekta Apertium\index{Apertium}\footnote{Apertium: machine translation toolbox, \url{http://sourceforge.net/projects/apertium/}}. Guat je obširneje predstavljen v razdelku \ref{section:prevajalnisistemGUAT}.

Prispevek je predstavljen v \citep{vicic2007a}, \citep{vicic2009b}, \citep{vicic2009d} in \citep{vicic2010b}.
\end{enumerate}