Кастомизация машинного перевода

Машинный перевод (МП) используется для быстрой обработки больших объёмов текста. Он не только переводит текст, но и позволяет передать сообщение таким образом, чтобы оно максимально точно откликалось у целевой аудитории. Подобно тому как шеф-повар в известном ресторане тщательно подбирает ингредиенты и методы приготовления в соответствии со вкусами каждого гостя, машинный перевод должен учитывать требования и культурные особенности аудитории, для которой создаётся контент. Чтобы узнать больше о том, что такое машинный перевод и как он работает, прочитайте нашу статью «Машинный перевод: что это».

Современные технологии позволяют настраивать машинный перевод под конкретные потребности пользователей. В этой статье мы подробнее рассмотрим процесс кастомизации машинного перевода и то, какую пользу он может принести бизнесу.

Что такое кастомизация машинного перевода?

Кастомизация машинного перевода – это процесс адаптации систем машинного перевода под конкретные потребности, контексты и предпочтения пользователей. Она помогает повысить качество перевода в специализированных областях или при решении конкретных задач. В результате перевод становится более точным, понятным и лучше соответствует ожиданиям пользователей.

Универсальный машинный перевод предназначен для работы с широким спектром общих текстов. Кастомизированный MП, напротив, адаптируется под конкретную аудиторию или отрасль. Он учитывает языковые фрагменты, терминологию, стиль и требования к качеству перевода. Кастомизация может включать интеграцию корпоративной терминологии, настройку тона и уровня формальности, а также соблюдение фирменного стиля бренда. Кроме того, модель может обучаться на отраслевых наборах данных, чтобы лучше понимать специализированные контексты.

Компании, которым необходим максимальный контроль, конфиденциальность и глубокая кастомизация, могут воспользоваться локальным машинным переводом Lingvanex. Это решение позволяет настраивать системы машинного перевода в точном соответствии с требованиями бизнеса, сохраняя при этом все данные внутри собственной инфраструктуры.

Эволюция кастомизации МП

Чтобы по-настоящему оценить преимущества кастомизированных систем машинного перевода, важно понять, как возникла и развивалась сама концепция кастомизации. Первые системы машинного перевода 1990-х и начала 2000-х годов были основаны на правилах, а позднее – на статистических подходах. Это делало любую форму кастомизации крайне сложной и доступной лишь для компаний, у которых были специалисты по языковым технологиям. В то время кастомизация означала составление лингвистических правил вручную, создание отраслевых словарей и поддержку больших статистических фразовых таблицы. Эти процессы были дорогими, медленными и трудно масштабируемыми.

Переломным моментом стало появление в 2014 году кастомизированного нейросетевого машинного перевода (NМП). Он значительно улучшил плавность и естественность перевода. Изначально такие системы требовали больших параллельных наборов данных и специализированной GPU-инфраструктуры. Сегодня же они позволяют компаниям создавать собственные системы машинного перевода, адаптированные под их специфические потребности.

В 2017 году поставщики машинного обучения начали делать кастомизацию более доступной для энтузиастов и разработчиков. Важным событием стало появление Google AutoML в 2018 году, которое позволило упростить процесс настройки нейросетей и сделать его доступным для более широкого круга разработчиков. Генеральный директор Google Сундар Пичаи подчеркнул, что AutoML позволит более широкому кругу разработчиков создавать специализированные нейросети.

В начале 2020-х технологии, такие как упрощённое переобучение моделей, внедрение терминологии и обучение на основе отзывов пользователей, сделали кастомизацию гораздо проще и доступнее для разработчиков. Кастомизация постепенно эволюционировала из высокоспециализированной задачи машинного обучения в практическую функцию, встроенную во многие ML-платформы.

Сегодня, в 2025 году, кастомизированные системы машинного перевода стали одновременно более продвинутыми и более доступными. Современные рабочие процессы на основе обработки естественного языка (NLP) и продвинутых больших языковых моделей (LLM) поддерживают глоссарии, контроль стиля, отраслевую настройку и обучение с учётом поведения пользователя. В результате организации любого размера могут настраивать системы машинного обучения под свою терминологию, нормативные требования и стиль, превращая кастомизацию в ключевую возможность современных стратегий работы с многоязычным контентом.

Типы кастомизации машинного перевода

Существует несколько типов кастомизации машинного перевода, которые отражают различные способы адаптации системы под потребности пользователя.

• Лексическая кастомизация сосредоточена на настройке глоссария, терминологии и одинакового перевода собственных имён или специализированных терминов. Она гарантирует, что определённые слова или фразы будут переведены корректно в соответствии с требованиями клиента.
• Отраслевая адаптация улучшает работу движка на внутреннем уровне за счёт донастройки или продолженного обучения на отраслевых данных. Это позволяет модели освоить специализированную лексику, структуры предложений и стиль, повышая точность перевода для конкретных отраслей.
• Кастомизация на основе правил предполагает применение правил постредактирования или скриптов для исправления типичных ошибок перевода или соблюдения грамматических и стилистических норм. Такой подход меняет результат перевода без полного переобучения модели.
• Контекстно-ориентированная кастомизация учитывает дополнительный контекст, например, предыдущие предложения, стиль документа или жанр текста. Она помогает поддерживать связность текста, согласованность стиля и правильное использование местоимений или времени в более длинных текстах.
• Интерактивная или адаптивная кастомизация позволяет системе постоянно учиться на основе обратной связи пользователя, постредактирования и корректировок с участием человека. Со временем модель совершенствуется на основе накопленных правок и предпочтений пользователей.
• Кастомизация стиля и тона адаптирует переводы к желаемому стилю или тону текста, например формальному, дружелюбному или маркетинговому. Это обеспечивает соответствие перевода фирменному голосу бренда или стандартам коммуникации.

Помимо этих типов, кастомизацию часто классифицируют по уровню настройки:

• Лёгкая кастомизация (Light Customization) подразумевает быстрые и малозатратные улучшения, такие как применение глоссариев, корректировка терминологии или обучение на текущих исправлениях, обычно без полного переобучения модели.
• Полная кастомизация Full Customization), напротив, включает обширную донастройку или обучение MП-движка на больших специализированных наборах данных. Это позволяет модели глубже освоить отраслевой язык, структуру, стиль и терминологию. Полная кастомизация требует больше данных и усилий, но обеспечивает максимальное повышение точности и релевантности перевода.

Почему кастомизация MП важна для бизнеса

Основная ценность кастомизации машинного перевода заключается в значительном повышении качества перевода. В то время как универсальные МП-движки стремятся предоставить один вариант перевода «для всех», кастомизированные системы обучаются на данных, терминологии и стиле, специфичных для конкретной отрасли. Благодаря этому они гораздо точнее понимают профессиональный контекст и создают более качественные переводы.

Выское качество напрямую уменьшает объём необходимого постредактирования. Переводчики тратят меньше времени на исправление ошибок. Непрерывное обучение на основе обратной связи пользователей ещё больше улучшает модель, превращая её в надёжный специализированный лингвистический инструмент.

Преимущества для бизнеса от кастомизации машинного перевода

Кастомизация машинного перевода особенно важная для организаций, которым необходимы точные и специализированные переводы. Разные сферы могут получать уникальные преимущества от её использования:

• Медицина и фармацевтика. Медицинские документы, отчёты о клинических испытаниях, брошюры для пациентов и нормативные тексты требуют качественного перевода. Кастомизированный MП гарантирует использование правильной терминологии. Такой подход снижает риск ошибок и повышает соответствие медицинским и юридическим стандартам.
• Финансы и банковское дело. Финансовые отчёты, инвестиционные документы, контракты и переписка в банках часто содержат специальные термины и точные цифры. Кастомизация помогает переводить такие тексты правильно и одинаково во всех языках. Это делает переводы понятными и вызывает доверие у клиентов.
• Гостиничный бизнес и туризм. Отели, авиакомпании и туристические агентства нуждаются в переводах, которые сохраняют стиль их бренда и учитывают культурные особенности. Кастомизированный MП точно переводит слова и выражения, связанные с обслуживанием клиентов, бронированием и рекламными материалами.
• SaaS и технологии. Документация по программному обеспечению, руководства пользователя и текст интерфейса содержат технические термины, которые универсальные MП-движки могут переводить неправильно. Кастомизированные модели учат термины конкретного продукта, аббревиатуры и правила стиля.
• Электронная коммерция и розничная торговля. Описания продуктов, маркетинговые материалы и тексты службы поддержки должны быть понятными, убедительными и точными. Кастомизация MП помогает делать переводы, которые сохраняют стиль бренда и подходят для локальных рынков. Она также позволяет эффективно работать с большим количеством многоязычного контента.
• Автомобильная промышленность и производство. Технические руководства, инструкции по сборке, документы по безопасности и инженерные спецификации требуют исключительно точных переводов. Кастомизация помогает поддерживать единообразие терминологии, сокращает время на исправления ошибок и обеспечивает соответствие международным стандартам.

Краткий обзор обучения кастомизированных моделей МП

Обучение кастомизированного движка машинного перевода включает подготовку качественных двуязычных данных и донастройку модели для усвоения отраслевой терминологии и стиля. С использованием кастомизированных нейросетевых МП-движков компании могут достигать высокой точности и надёжности при работе с контентом, специфичным для их отрасли.

Обучение кастомной модели МП – это многоэтапный процесс, который выходит за рамки простой донастройки. Он включает создание или значительное изменение внутренних параметров системы. В отличие от кастомизации, которая адаптирует уже существующую модель, обучение требует больших объёмов высококачественных двуязычных данных, как правило, не менее 15 000 уникальных параллельных сегментов. Эти данные помогают движку изучить отраслевую терминологию, грамматику и модели построения фраз с нуля.

Процесс обычно начинается со сбора и подготовки данных. Базы переводов, лингвистические корпуса и другие наборы данных проходят очистку, выравнивание и нормализацию. Это необходимо, чтобы модель обучалась только на точных и релевантных примерах. Во время обучения система многократно обрабатывает эти данные и корректирует свои внутренние параметры. В итоге она начинает стабильно выдавать высококачественные результаты, соответствующие требованиям конкретной отрасли.

После завершения первоначального обучения модели проходят этап оценки и доработки. Разработчики тестируют движок на новых данных, измеряют показатели качества и выявляют области, где требуется улучшение терминологии, структуры предложений или точности в отраслевом контексте. Возможна дополнительная настройка – лингвисты или аналитики дают обратную связь.

Обучение кастомного MП-движка требует больше времени и ресурсов по сравнению со стандартной кастомизацией. Однако оно обеспечивает полный контроль над тем, как модель переводит тексты, какие термины и стиль использует. Этот подход особенно полезен для организаций с большим и сложным многоязычным контентом, когда универсальные модели оказываются недостаточно точными.

Подготовка данных для кастомизации машинного перевода

Подготовка данных для кастомизации машинного перевода – критически важный этап для получения качественных специализированных переводов. Минимально системы MП требуют наглядные примеры того, как используется язык и терминология в целевой отрасли. Это могут быть веб-сайты, инструкции, описания продуктов, документы службы поддержки или любые другие тексты, отражающие стиль, тон и лексику, характерные для вашего бизнеса. Чем точнее данные отражают ваш домен, тем эффективнее система MП сможет создавать точные и контекстуально корректные переводы.

Данные могут быть монолингвальными или параллельными. Параллельные данные являются самыми оптимальными. Монолингвальные примеры проще собрать и их всё же можно использовать для выбора данных или донастройки модели. Например, в подходе, предложенном Ву и Мошчитти (2021), клиенты предоставляют тексты на одном языке, относящиеся к их отрасли, а система автоматически ищет в больших интернет-корпусах похожие предложения на двух языках. Донастройка MП-модели на этих выбранных предложениях позволяет отражать терминологию, стиль и синтаксические особенности конкретного домена без необходимости в больших ручных параллельных корпусах.

Кастомизация MП опирается на качественные и тщательно подготовленные данные, которые направляют модели на создание точных, отраслевых и стилистически согласованных переводов. Два ключевых элемента эффективной кастомизации – это память переводов и корпуса текстов.

Память переводов является основой кастомизации машинного перевода. Раньше её использовали в основном как хранилище уже переведённых и проверенных человеком текстов. Сегодня память переводов играет ключевую роль в обучении MП-моделей. Они помогают модели точно воспроизводить уже существующие переводы. Эти базы данных сохраняют утверждённые формулировки, терминологию и стилистические решения. Это обеспечивает согласованность при работе с повторяющимися или похожими сегментами текста.

Корпуса текстов дополняют память переводов. Они представляют собой большие и структурированные наборы текстов на нескольких языках. Это большие наборы текстов на разных языках, собранные из внутренних источников (документы компании, инструкции, глоссарии) и внешних источников (открытые веб-сайты, публикации, книги). Такие корпуса помогают моделям MП лучше понимать язык и контекст вашей отрасли. Корпуса могут включать тексты разных жанров и стилей – от технических руководств до маркетинговых материалов или художественных произведений. Особенно они полезны для работы со специализированной терминологией и редкими языковыми парами.

Параллельные и монолингвальные данные также играют важную роль. Параллельные данные, доступные на исходном и целевом языках, позволяют модели изучать точные соответствия слов и фраз. Монолингвальные данные есть только на одном языке, но они помогают модели освоить стиль и терминологию, а также создавать дополнительные примеры переводов с помощью автоматического перевода.

Человеческие референс-переводы и метаданные позволяют ещё более точно настраивать MП. Примеры качественного перевода показывают модели, какой тон, формулировки и стиль использовать. Метаданные, например уровень формальности, тип аудитории или категория контента, помогают системе создавать переводы, которые подходят к конкретному контексту.

Используя память переводов, корпуса текстов, параллельные и монолингвальные данные, а также примеры переводов от людей и метаданные, организации могут создавать MП-системы. Такие системы сохраняют специфический стиль, терминологию и тон текста, характерные для отрасли.

Оценка и донастройка модели MП

Однако процесс кастомизации не заканчивается после обучения модели. Настоящее развитие начинается с оценки и донастройки, чтобы обеспечить стабильную работу MП-движка в реальных условиях. Оценка обычно сочетает автоматические метрики с экспертизой человека. Такой подход позволяет учитывать как объективную точность перевода, так и его качество с точки зрения читателя.

Автоматические метрики, такие как BLEU, COMET, TER, chrF3 и METEOR, дают информацию о том, насколько результат работы машинного переводчика совпадает с эталонным переводом. Эти метрики быстрые и масштабируемые, поэтому эффективны для сравнения работы системы на уровне всего проекта.

Человеческая оценка играет не менее важную роль. Лингвисты с помощью стандартизированных тестов оценивают естественность текста, соответствие контексту, стиль и точность для конкретной отрасли – факторы, которые автоматические метрики не всегда полностью учитывают.

Во многих случаях организации также используют метрики постредактирования, такие как TER, расстояние редактирования (edit distance), время работы и показатели когнитивной нагрузки. Эти данные показывают не только качество перевода, но и сколько усилий переводчикам необходимо потратить на исправление текста.

Результаты такой оценки помогают планировать дальнейшую донастройку модели. Проблемные моменты, например, неправильная терминология, несогласованный стиль или структурные ошибки можно исправлять через дополнительные параметры обучения или целенаправленные корректировки.

Таким образом, обучение ML превращается в итеративный процесс: обучать → оценивать → улучшать. Это позволяет модели не только освоить конкретный домен, но и постоянно совершенствоваться по мере накопления новых данных и обратной связи от пользователей.

Кастомизация в эпоху LLM

В 2025 году кастомизация машинного перевода перестанет ограничиваться настройкой отдельных MП-движков. Она всё чаще будет использоваться в системах, где большие языковые модели (LLM) помогают с переводом, проверкой качества и обработкой отраслевого контента. Универсальные LLM-сервисы от таких компаний, как OpenAI или Google, хорошо справляются с обычными текстами. Но при работе с узкоспециализированным контентом они всё ещё уступают кастомизированным моделям. Кроме того, их трудно безопасно настраивать для регулируемых сфер, таких как банки, здравоохранение или финансовый сектор. В таких случаях кастомизация становится особенно важной. Компаниям нужны системы перевода, которые понимают язык их отрасли, соблюдают внутренние правила и защищают конфиденциальные данные при работе с внешними провайдерами.

Недавние исследования по кастомизации LLM показывают, как новый уровень кастомизации может быть реализован без передачи исходных данных. Вместо того чтобы отправлять свои конфиденциальные данные провайдеру LLM для дообучения, компания сама обучает модель-эксперта для своей области. При этом можно использовать методы защиты данных, например дифференциальную приватность. Затем сервис подключает эту модель-эксперта к базовой LLM с помощью лёгких модулей (небольшие дополнительные компоненты). Эти модули обучаются без прямого доступа к исходным данным. Эксперименты показывают, что такой подход значительно повышает точность перевода для конкретной области, при этом сохраняя конфиденциальность и почти не снижая скорость работы системы.

Для машинного перевода это означает, что в 2025 году кастомизация всё чаще будет представлена в виде гибридного стека. Высокопроизводительный MП-движок создаёт переводы, LLM интерпретирует контекст и контролирует стиль, а доменная модель-эксперт задаёт правила и ограничения для контента. Кастомизация больше не ограничивается «обучением одной MП-модели на ваших данных». Теперь речь идёт о тонкой настройке всей системы: MП-движка, LLM и экспертных моделей.

Подготовка данных для машинного перевода

Память перевода и текстовые корпуса являются основой для кастомизации машинного перевода. Перед началом обучения данные необходимо тщательно очистить и привести к единому формату, чтобы система обучалась только на корректных и согласованных примерах. Такая подготовка снижает уровень шума, уменьшает объём постредактирования и помогает модели корректно использовать отраслевую терминологию и стиль.

Ключевые техники:

• Фильтрация сегментов по дате. Старые переводы могут не соответствовать новой терминологии, бренду или обновлениям продукта. Фильтрация по дате позволяет использовать только релевантный и актуальный языковой материал.
• Выравнивание исходных и целевых сегментов. Неправильно выровненные предложения вносят ошибки в обучение. Использование автоматических инструментов выравнивания и выборочных проверок помогает убедиться, что обе части сегмента действительно соответствуют друг другу.
• Проверка длины сегментов. Слишком короткие или чрезмерно длинные сегменты часто малоинформативны и могут негативно влиять на согласованность перевода. Их фильтрация повышает стабильность обучения.
• Удаление непереводимых элементов. URL-адреса, фрагменты кода, пароли и шаблонные строки не способствуют языковому обучению и должны быть исключены из данных.
• Удаление дубликатов. Повторяющиеся сегменты искусственно усиливают отдельные фрагменты и искажают обучение модели. Удаление дубликатов обеспечивает более сбалансированное обучение.
• Проверка языков. Автоматическое определение языка помогает обнаружить ошибки в данных. Оно выявляет случаи, когда текст написан не на том языке, содержит смешение нескольких языков или был повреждён при обработке
• Валидация inline-тегов. Поврежденные или несогласованные теги форматирования могут приводить к ошибкам в финальном выводе перевода. Очистка и стандартизация тегов повышают общее качество результата.

Эти шаги помогают формировать качественные датасеты, повышать точность перевода, снижать затраты на постредактирование и эффективнее кастомизировать системы машинного перевода.

Кастомизация MП vs. обучение MП

Кастомизация MП:

Вы начинаете с уже предварительно обученной системы машинного перевода, которая обладает базовыми возможностями перевода. Кастомизация заключается в адаптации этой системы под конкретную область. Вы можете настроить параметры модели, добавить словарь и включить собственный список терминов, чтобы повысить точность перевода. Поскольку вы работаете с уже существующей моделью, кастомизация может быть значительно быстрее, чем обучение совершенно новой системы.

Обучение MП:

По сути, вы обучаете систему машинного перевода новому языковому направлению. Для этого требуется огромное количество данных, а сам процесс может быть дорогим и длительным. Обучение включает сложные алгоритмы, которые анализируют данные и учатся переводить всё лучше. Для этого нужны мощные вычислительные ресурсы, такие как производительные GPU. Подбор оптимальной архитектуры и настроек требует множества экспериментов и итераций. Это работа для экспертов и она может занять много времени.

Проще говоря, обучение MП – как построить новый дом с нуля, а кастомизация МП – как отремонтировать уже существующий. Выбор зависит от ваших целей и ресурсов. Если у компании недостаточно данных для обучения, а также ограничены человеческие и финансовые ресурсы, лучше выбрать кастомизацию. Постоянные затраты на поддержку глоссария со временем, как правило, оказываются ниже, чем расходы, связанные с обучением собственной MП-системы.

Кастомизация МП с Lingvanex

Если ваша цель – внедрить машинный перевод, который точно отражает вашу терминологию, отраслевой язык, тон коммуникации и стандарты бренда, Lingvanex предлагает простой и прямой путь к достижению этой цели. Платформа позволяет компаниям адаптировать модели перевода под собственные данные, переводческие памяти, глоссарии, текстовые корпуса, продуктовую документацию и материалы службы поддержки без необходимости глубоких знаний в машинном обучении или дорогостоящей инфраструктуры.

Lingvanex дает организациям возможность быстро и эффективно внедрять кастомные системы машинного перевода. Используя API кастомного машинного перевода, разработчики могут напрямую интегрировать МП-возможности в существующие рабочие процессы. В результате переводы остаются единообразными и соответствуют корпоративной терминологии. Такой подход делает кастомный машинный перевод доступным даже для команд без глубокой ML-экспертизы.

Lingvanex делает процесс кастомизации понятным и эффективным. Модели могут быть быстро адаптированы под конкретные домены – финансы, здравоохранение, промышленность, автомобилестроение, ритейл и SaaS. Это позволяет повысить точность перевода, сократить затраты на постредактирование и уменьшить долгосрочные затраты.

Компании, использующие кастомизированный MП от Lingvanex, получают машинный перевод, который полностью отражает язык их бизнеса, внутреннюю терминологию и ожидания клиентов. Lingvanex помогает быстрее развертывать кастомные МП-движки. Исследования среди наших клиентов показывают, что компании, применяющие кастомный MП Lingvanex, могут увеличивать прибыль на 10-30% и одновременно снижать операционные расходы на 15-25%. Таким образом, компании могут улучшать взаимодействие с клиентами на разных языках и повышать общую эффективность бизнеса.