Research any topic before you write.

Find related topics.Discover entities.See connections.Build a topical map.

SYSTRAN

SYSTRAN (zkratka pro „System translation“) je jeden z nejstarších systémů strojového překladu. V roce 1964 jej navrhl Peter Toma. Přestože byl SYSTRAN původně určen pro armádní účely, je teď i komerčním produktem. Systém je velmi rozšířený a počet jeho jazykových párů roste každým rokem.

[CS, Czech, Čeština]

Historie systému, Dnešní využití SYSTRANu & Vývoj systému

Interactive map loads when it comes into view.
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.

Research this topic

Explore the main themes, entities and connections around SYSTRAN. Start with the topic map, then use the sections below for research and deeper semantic analysis.

Explore this topic

Start with a few of the strongest sections from the source topic. These are research directions, not a list of keywords you must use.

Topics to explore

A structured outline of related entities, concepts and subtopics. Open any item to build a new map centered on it.

Browse the full topic structure. Each item opens a new analysis centered on that subject.

Overview

Historie systému

Vývoj systému

Dnešní využití SYSTRANu

Advanced semantic analysis

Deeper signals for content research, entity SEO and topical coverage. The plain-language headings explain what each technical view is useful for.

Map overview Semantic statistics

Number of nodes, edges, triples, density and central hubs. Use it to gauge the size and connectivity of the map.

SYSTRAN

Nodes25
Edges24
Triples45
Avg. degree1.92
Density0.08
Components1

How this topic connects Entity context

Quick relationship hints grouped by predicate. Useful for spotting recurring semantic connections around the current entity.

See the strongest relationship patterns around the current topic before diving into the raw triples.

SYSTRAN

Top relations

related to Historie systému · 20
SYSTRAN → AUTOTRAN, Computer Concepts, Georgetownského, Institut, Kalifornie, La Jolla, Latsec Inc, Los Angeles, Maďar Petr Toma, Navrhl, Německa, Po, Spojených, Sám, Technology, TECHNOTRAN, Toma, Vyvinul, Vznik, World Translation Center
related to Dnešní využití SYSTRANu · 13
SYSTRAN → Archivováno, Babel Fish, Google Translate, Komerční, Linux, Microsoft Windows, Nyní, Slibuje, Solaris, Společnost, SYSTRANu, Wayback Machine, Yahooo
related to Vývoj systému · 7
SYSTRAN → Dlouho, Díky, Georgetownského, Lišil, Na, Redukuje, Výsledky
related to Základní rysy systému · 5
SYSTRAN → Je, Následuje, Obsahuje, Struktura, Základní

Important terminology Word statistics

Frequent words and multi-word phrases across the lead, headings, infobox and body. Useful for terminology coverage.

Use these terms to understand the vocabulary surrounding the topic, not as a checklist for keyword stuffing.

Important terminology

systému překlad překladu roce jeho jsou systém systranu translation spojených amerických společnost více programy zdrojového slovníky strojového toma států začal

Entity relationships Subject–Predicate–Object triples

Extracted RDF-like relationships with confidence and source. The table includes structured facts and lower-confidence contextual relations.
SubjectPredicateObjectConfidenceSrc
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuNyní0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuArchivováno0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuWayback Machine0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuSpolečnost0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuSlibuje0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuKomerční0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuSYSTRANu0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuMicrosoft Windows0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuLinux0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuSolaris0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuYahooo0.60section
SYSTRANrelated to Dnešní využití SYSTRANuBabel Fish0.60section

Related concept clusters Concept neighborhoods

Clusters of nearby vocabulary surrounding the topic. Scan them for adjacent concepts and language you may have missed.

These clusters group vocabulary that occurs around closely connected concepts in the source material.

    Connections between topic areas Semantic bridges

    Bridge nodes connect otherwise separate parts of the map. Expand a row to inspect the topic groups on each side.

    Bridges can reveal useful research angles that are easy to miss in a flat list of related terms.

    For writers, content strategists, SEOs, marketers and creators — from quick topic research to advanced semantic analysis.