Nguyên văn tiếng Trung
Tên tìm thấy trong nguyên văn
Tên có viền nét đứt: bản dịch chưa gắn thẻ cho tên này.
Bản dịch
- Tên Người
PER - Tên Địa danh
LOC - Tên Tổ chức
ORG - Tên Vật phẩm
ITEM
Bản dịch sẽ hiện ở đây.
Tên riêng trong bản dịch
| Loại | Tên tiếng Việt | Nguyên văn | Số lần |
|---|
Chưa có tên riêng nào.
“≈”: ghép theo thứ tự trong câu vì âm Hán-Việt không khớp. “—”: không tìm thấy tên tương ứng ở phía bên kia.
Cách hoạt động
- Mô hình dịch từng câu và tự chèn thẻ quanh tên riêng ngay khi dịch, ví dụ
<ITEM>Xích Tiêu Kiếm</ITEM>. Thẻ là 8 từ đặc biệt trong từ vựng, nên không cần bước nhận dạng riêng. - Trong lúc dịch, một lớp phân loại rất nhỏ (4.041 tham số) đọc trạng thái của bộ mã hoá và tìm tên trong nguyên văn tiếng Trung. Bước này chỉ tốn vài mili giây.
- Trang ghép tên tiếng Việt với tên tiếng Trung theo âm Hán-Việt. Nếu âm không khớp, trang ghép theo thứ tự trong câu.
- Khoảng 2 % câu có thẻ lệch, ví dụ mở
LOCrồi đóngPER. Trang sửa bằng luật cố định và hiện nhãn “Đã sửa thẻ”. Luật này không bao giờ tạo thêm tên.
Giải mã tham lam (greedy) với phạt lặp 1,05. Lần đầu tải 37 MB trọng số 8 bit; các lần sau trình duyệt đọc từ bộ nhớ đệm.
Độ chính xác
| Loại | Thẻ trong bản dịch | Tên trong nguyên văn |
|---|---|---|
| Người · PER | 0,88 | 0,90 |
| Địa danh · LOC | 0,54 | 0,54 |
| Tổ chức · ORG | 0,68 | 0,67 |
| Vật phẩm · ITEM | 0,68 | 0,77 |
Người, địa danh, tổ chức: 500 câu có nhãn chuẩn, lấy từ 11 truyện. Vật phẩm: 300 câu khác có nhãn vật phẩm đầy đủ. Thẻ trong bản dịch được chấm sau khi trang sửa thẻ lệch.
Hạn chế
- Thẻ vật phẩm là phần mới và yếu nhất: khoảng 7/10 thẻ đúng, và mô hình bỏ sót khoảng 1/3 vật phẩm. Tên gọi chung như “kiếm” hay “đan dược” không được gắn thẻ.
- Địa danh và tổ chức yếu hơn tên người rõ rệt. Trong nguyên văn, biên của tên hay dính thêm danh xưng (真君, 长老).
- Cùng một tên có thể được đọc khác nhau giữa các câu, ví dụ “Mặc Thái Hoàn” và “Mặc Thải Hoàn”.
- Bản dịch (sau khi bỏ thẻ) khác bản dịch của MoxhiMT-30 gốc ở khoảng 4/5 số câu, phần lớn là khác cách diễn đạt. Trên 1.392 câu kiểm thử, điểm BLEU thấp hơn bản gốc 0,13. Chưa có người đọc đánh giá mù.
- Trang dùng trọng số 8 bit để tải nhanh. Bản dịch trùng từng chữ với trọng số 32 bit ở khoảng 83 % số câu; phần lệch chủ yếu là chọn từ.
- Cần WebGPU: Chrome hoặc Edge 113 trở lên trên máy tính, Chrome trên Android 12 trở lên. Chưa thử Safari và iPhone.
Tải và dùng mô hình
- DanVP/MoxhiMT-30-Tag: trọng số cho 🤗 Transformers, kèm mã Python để chuẩn hoá và sửa thẻ.
- Space MoxhiMT-30-Tag-demo: bản sao của trang này trên Hugging Face.
- DanVP/MoxhiMT-30: mô hình gốc, chỉ dịch, không gắn thẻ.
Giấy phép CC BY-NC 4.0: dùng cho nghiên cứu và mục đích phi thương mại.