Представьте себе мир, где языки перестают быть барьерами, мир, где общение не знает границ, потому что эволюция языкового перевода совершила скачок. Мы уже живем в этом мире, он трансформируется на наших глазах. Человечество прошло долгий путь от древних мечтаний об универсальном языке к сложным алгоритмам, анализирующим синтаксис. Благодаря машинному переводу стало возможно многое. Давайте разберемся, что это за технология и как она работает.
Определение и технологии машинного перевода
Машинный перевод (англ. Machine translation), также известный как автоматический перевод - это процесс, в результате которого, текст с одного языка переводится на другой с помощью компьютерных алгоритмов.
Различают следующие виды алгоритмов машинного перевода:
Основанный на правилах опирается на лингвистические правила и двуязычные словари;
Статистический сравнивает языковые пары и ищет закономерности;
Нейронный обучается на основе обширных наборов данных, имитируя то, как наш мозг обрабатывает язык. Чем выше качество и количество данных, тем лучше обучается машина.
Принципы нейронного машинного перевода
При обучении используются нейронные сети - цепочки нейронов, которые принимают, обрабатывают и передают информацию, выполняя вычисления, имитируя таким образом биологическую структуру человеческого мозга. Нейронные сети дают машинам возможность анализировать, сохранять и воспроизводить информацию, интерпретируя ее аналогично мозгу при помощи электрических сигналов. В сравнении со статистическим, этот метод требует меньших объемов памяти.
Гибридный - представляет собой смесь технологий статистического и нейронного. То есть машина, проанализировав языковые пары и найдя закономерности, в последующем использует эти данные для своего обучения.Гибридный машинный перевод сейчас считается наиболее продвинутым и эффективным. Но так было не всегда.
Гибридный машинный перевод сейчас считается наиболее продвинутым и эффективным. Но так было не всегда.
Этапы развития машинного перевода
История началась в 1950-х годах. Одно из самых известных событий в этой области - Джорджтаунский эксперимент. Команда из Джорджтауна сотрудничала с IBM (мировым лидером среди производителей и поставщиков аппаратного и программного обеспечения), и в 1954 году они представили публичную демонстрацию своей системы машинного перевода, которая включала использование компьютера IBM для перевода предложений с русского на английский. Этот эксперимент не только заложил основу для будущих достижений, но и выявил проблемы и ограничения ранних моделей перевода машинами.
В 1960-е годы наблюдался всплеск интереса к данной отрасли. Создавались исследовательские центры, появлялись первые коммерческие системы машинного перевода, среди которых Systran. Эта система машинного перевода была создана для ВВС США, чтобы выполнять перевод технических документов с русского на английский и наоборот.
Тогда доминирующим подходом был статистический машинный перевод. Он имел ограничения, особенно при переводе сложных или неформальных текстов из-за чего вскоре подвергся критике, что привело к снижению финансирования. Однако, в 1990-е годы статистические методы снова стали популярными благодаря появлению более мощных компьютеров и больших языковых корпусов. В России была создана собственная система PROMT, в основе которой первоначально лежала технология машинного перевода, основанная на правилах и статистике.
В 2010-е годы компании постепенно стали внедрять нейронный машинный перевод (НМП) в свои продукты. Он стал доминирующим подходом, поскольку обеспечивает наиболее точные результаты. Сегодня это более сложное решение, чем когда-либо, благодаря комбинированию технологий нейронного и статистического перевода, а также искусственному интеллекту и глубокому обучению.
Машинный перевод или человек?
Проблемы машинного перевода
Машинный перевод способен обрабатывать широкий спектр материалов – от деловой документации до повседневной речи. Он переводит огромные объемы текста за считанные секунды. Однако, несмотря на огромный прогресс, для достижения качественного результата по-прежнему необходимо присутствие переводчика-человека. Роль переводчика заключается в редактировании машинного перевода, либо адаптации текста к машинной обработке (устранении возможных неоднозначных прочтений, упрощении и разметке текста). Качество результата зависит от следующих факторов:
- сходство языковых пар
- тематика и стиль необходимого перевода
- количество обучающих данных и качество обучения модели машинного перевода
При переводе художественной литературы могут возникнуть проблемы с поэтическими нюансами. Зачастую, только человек может должным образом передать чувства, заложенные автором.
Узкоспециализированные тексты, требующие строгого соблюдения терминологии, также требуют дополнительных настроек машинного перевода.
Преимущества машинного перевода
Несмотря на то, что машинный перевод имеет недостатки, его бесспорная способность экономить время, упрощать задачи переводчиков и демократизировать цены переводческих услуг имеет огромное значение.
Развитие технологий позволяет кастомизировать (подстроить под свои нужды) систему, выполняющую перевод.
Кастомизация - это процесс настройки системы на конкретную область, терминологию или стиль речи. Она важна для точного перевода специализированных текстов, например, в медицине или юриспруденции. Кастомизированный машинный перевод - более точный, эффективным и гибкий способ перевода.
Что нужно для кастомизации
Обычно систему кастомизирует компания, которая ее предоставляет. От клиента требуется собственный глоссарий употребляемых терминов и их перевод, а также список слов, не требующих перевода. Это могут быть название компании, названия продуктов или услуг, слова, которые будут по-разному переводиться в зависимости от региона. Настройка выполняется путем загрузки списка исходных терминов с их переводами. Список указывает движку, как переводить термины или намеренно предотвращает их перевод. Такой способ уменьшает необходимость в последующем редактировании человеком.
По мере развития технологий сотрудничество машинного и человеческого перевода обещает будущее, в котором языковые барьеры будут менее значительны. Но в настоящем одно без другого не может.
Lingvanex – поставщик услуг машинного перевода
Поскольку спрос рождает предложение, на рынке многочисленны поставщики услуг машинного перевода. Такой спрос связан не только увеличением международных связей в бизнесе, туризме, образовании и других сферах, но и быстрым развитием технологий, позволяющих создавать более точные и эффективные системы машинного перевода. Высокая конкуренция стимулирует инновации. Каждый поставщик стремится предложить уникальные решения, учитывая потребности различных клиентов.
Lingvanex одна из таких компаний. Она разрабатывает программное обеспечение для машинного перевода (поддерживая 100+ языков) и распознавания речи (90+ языков) с использованием искусственного интеллекта. Продукт Lingvanex переводит:
- тексты
- файлы
- веб-сайты
- приложения
- видео- и аудио звонки
- сообщения в мессенджерах
Главный принцип Lingvanex – гарантировать полную безопасность переводимых текстов. При переводе с помощью локального сервера информация клиента остается на его устройстве, без загрузки на облако и доступа к интернету. Информация о переводах, выполненных с Cloud API, автоматически удаляется в соответствии с GDPR /CCPA.
С переводчиком Lingvanex можно переводить большие файлы, например, книги или руководства по эксплуатации, не беспокоясь о финансовой составляющей. Компания предлагает фиксированную цену, а также специальные предложения для клиентов, чей месячный объем переводов превышает 500 миллионов символов.
Сочетание инновационных решений и надежных мер безопасности делает переводчик Lingvanex незаменимым инструментом для компаний, которые хотят общаться с зарубежными клиентами и партнерами без препятствий.
