Seznam

Téma:Verzovací systém pro překlady dokumentů
Vedoucí:Doc. Ing. Daniel Novák Ph.D.
Vypsáno jako:Diplomová práce,Bakalářská práce,Individuální projekt,Dobrovolná odborná práce,Semestrální projekt
Oponent:Jan Hadáček
Popis:Verzovací systémy (VCS) patří dnes mezi vyspělý a stabilní software a v nějaké podobě je používá naprostá většina vývojářských týmů. Díky své univerzálnosti a stabilitě se stále více uplatňují nejen pro správu zdrojového kódu, ale i pro verzování čistě textových dokumentů (Markdown, LaTeX, HTML,…). Efektivitu verzovacích systémů v této doméně však omezuje absence podpory pro překlady. Klasické VCS nedokáží efektivně sledovat a propagovat změny napříč různými jazykovými mutacemi téhož dokumentu. V současnosti není k dispozici žádný existující software, který by tento problém automatizovaně a efektivně řešil.
Pokyny:1. Seznamte se s principy a fungováním moderních verzovacích systémů (Git, SVN, Mercurial, …) a algoritmů pro porovnávání textů, zhodnoťte možnost jejich rozšiřitelnosti a aplikovatelnosti pro verzování překladů
2. Navrhněte algoritmus pro efektivní identifikaci a propagaci změn provedených v jedné jazykové verzi dokumentu do ostatních jazykových verzí téhož dokumentu v repozitáři. Můžete stavět na existujícím verzovacím systému.
3. Realizujte webovou aplikaci, která bude vámi vymyšlený algoritmus implementovat. Aplikace by měla vhodným způsobem prezentovat překladatelům nutnost zásahu do dokumentu v konkrétním místě, umožnit editaci, kontrolovat synchronicitu, evidovat zásahy překladatelů a historii, včetně možnosti návratu k předchozí verzi.
4. Prozkoumejte možnosti praktického využití strojového překladu pro účely automatické propagace změn do jiných jazykových verzí.
Literatura:- Blischak JD, Davenport ER, Wilson G (2016) A Quick Introduction to Version Control with Git and GitHub. PLoS Comput Biol 12(1): e1004668. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1004668 - BARABUCCI, Gioele, et al. Document Changes: Modeling, Detection, Storage and Visualization (DChanges 2016). In: Proceedings of the 2016 ACM Symposium on Document Engineering. ACM, 2016. p. 5-6. - TAN, Ping Ping; VERSPOOR, Karin; MILLER, Tim. Structural Alignment as the Basis to Improve Significant Change Detection in Versioned Sentences. - WOON, Wei Lee; WONG, Kuok-Shoong Daniel. String alignment for automated document versioning. - MURATA, Masaki; ISAHARA, Hitoshi. Using the diff command for natural language processing. arXiv preprint cs/0208020, 2002.
Realizace:SW projekt
Vypsáno dne:17.05.2019