Lingvanex Tranalator

Переводчик для

Что такое статистический машинный перевод и методы его оценивания

Статистический машинный перевод (англ. Statistical machine translation — SMT) – это метод, при котором перевод генерируется на основе статистических моделей, основанных на анализе двуязычных корпусов текста.

В статье будут рассмотрены особенности статистического метода, этапы тренировки языковых моделей и метрики, которые используются для оценки качества перевода и последующего улучшения.

Как он работает?

Статистический машинный перевод рассчитывает наиболее вероятное значение каждого слова или фразы в предложении, используя статистические методы. Чем чаще встречается вариант перевода, тем выше вероятность, что он верный.

Рассмотрим на примере фразы «Завтра я полечу в Нью-Йорк на конференцию». Сначала система разбивает текст на слова или фразы. В данном случае: «Завтра», «я», «полечу», «в Нью-Йорк», «на конференцию».

Далее система использует большие корпуса параллельных текстов (совпадающих на исходном и целевом языках), чтобы определить вероятные переводы каждого слова или фразы. Чем разнообразнее учебная информация, тем лучше модели могут улавливать языковые нюансы и предлагать подходящие варианты. В нашем случае «завтра» может переводиться как «tomorrow», «я» — как «I», «полечу» может переводиться как «will fly» / «am flying» / «fly», «в Нью-Йорк» - «to New York», «на конференцию» может переводиться как «for a conference» или «to a conference». Для каждой комбинации переводов оценивается вероятность на основе частоты встречаемости в параллельных текстах. Например: Tomorrow I will fly to New York for a conference / Tomorrow I am flying to New York for a conference и т.п. Система выбирает наиболее вероятную комбинацию переводов. В данном случае, это I'm flying to New York tomorrow for a conference.

Этапы тренировки статистических моделей машинного перевода

Как уже упоминалось ранее, машинное обучение базируется на статистике и включает в себя следующие шаги:

Сбор обучающих данных
Первый шаг в создании машины SMT — сбор большого количества двуязычных текстов. Их берут из переводной литературы, многоязычных веб-сайтов и документов. От качества и разнообразия учебного материала зависит точность перевода.

Фразовый или n-граммный перевод
На данном этапе исходные предложения разбиваются на более мелкие части — фразы. Их длина варьируется от отдельных выражений до более длинных последовательностей. Машина распознает и сопоставляет единицы языка на исходном и целевом языках.

Подсчет вероятностей
После сопоставления система вычисляет вероятность того, что фраза на одном языке будет переведена определенным образом на другом. Делается это на основе переводов в обучающих текстах. Чем чаще встречается вариант перевода, тем выше его вероятность.

Языковое моделирование
Затем происходит языковое моделирование получившегося контента — оценка вероятности последовательности слов в исходном и целевом языках. Это улучшает грамматическую корректность и связность сгенерированных переводов, помогает учитывать контекст и лингвистические особенности текста.

Декодирование
На этом этапе автоматический переводчик ищет наиболее подходящий перевод для каждой исходной фразы. Чтобы оценить несколько вариантов учитываются статистические оценки и такие алгоритмы, как лучевой поиск или динамическое программирование.

Переупорядочивание и постобработка
На этом этапе программа использует статистические данные из огромного количества текстов чтобы учесть особенности языков для получения нового связного текста. В разных, даже родственных языках, грамматика и порядок слов в предложении может значительно различаться.

Например, в русском языке порядок слов довольно гибкий, в немецких придаточных предложениях глагол часто ставится в конец, в английском языке порядок слов строго фиксирован: подлежащее, сказуемое, дополнение. В испанском языке, например, обычно прилагательное следует за существительным, но в некоторых случаях оно может стоять перед ним, это слегка меняет заложенный смысл. Часто личные местоимения просто опускаются, поскольку лицо можно определить по форме глагола.

Оценка
На финальном этапе человек оценивает качество переводов статистической системы с помощью метрик, как например BLEU (Bilingual Evaluation Understudy). Результаты оценки используются для улучшения статистических моделей, обучающих данных и конфигурации системы.

Методы оценки качества машинного перевода

Для оценки общей эффективности результатов машинного перевода было разработано несколько метрик. Вот несколько часто используемых:

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)
BLEU является наиболее популярной метрикой, которая измеряет сходство между сгенерированным переводом и одним или несколькими эталонными переводами. Она рассчитывает точность путем оценки n-грамм (непрерывных последовательностей фраз) в переводе-кандидате и эталонных переводах. Чем выше показатели BLEU, тем лучше качество перевода.

COMET (оценка машинного перевода на основе консенсуса)
COMET — это метрика, которая принимает во внимание не только машинный перевод и эталон, но и переводимый текст-первоисточник. Оценивает адекватность и эквивалентность.

METEOR (Метрика для оценки перевода с явным упорядочиванием)
METEOR - метрика чувствительная к порядку слов и синонимам.

TER (Translation Edit Rate)
TER показывает, сколько правок нужно сделать человеку в полученном переводе, чтобы он полностью соответствовал эталонному. Эти правки могут включать добавление, удаление и замену слов, а также изменение порядка слов в предложении. Чем ниже показатели TER, тем лучше перевод.

NIST (Национальный институт стандартов и технологий)
NIST — это метрика оценки, разработанная Национальным институтом стандартов и технологий США для оценки качества автоматического машинного перевода. Она использует точность и запоминание n-грамм для оценки результатов машинного перевода по сравнению с эталонными переводами.

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)
ROUGE измеряет совпадение n-грамм между переводом устройства и эталонным переводом.

HTER (Human-focused Translation Edit Rate)
HTER — метрика, сочетающая компьютерную оценку с человеческими суждениями. Она, как и TER, измеряет дистанцию редактирования между переводом, созданным системой, и эталонными переводами. Однако при этом правки сравниваются с вариантами, отредактированными переводчиками-людьми, чтобы оценить влияние на усилия по редактированию.

Важно отметить, что ни одна метрика не может охватить все аспекты. Выбор метрики зависит от конкретных целей. Для получения более полной информации о качестве перевода наряду с метриками часто используются человеческий субъективный анализ.

Использование метрик для улучшения систем машинного перевода

Метрики используются в различных областях для измерения различных аспектов производительности, эффективности, качества или прогресса. Они предоставляют количественные данные, которые можно использовать для оценки успеха или неудачи определенного процесса, системы или проекта. Вышеуказанные метрики могут быть использованы для улучшения структур перевода с помощью следующих методов:

Бенчмаркинг и сравнение
Метрики, такие как BLEU, METEOR, TER и NIST, позволяют проводить объективные сравнения между системами машинного перевода. Сравнивая результаты работы различных систем с помощью этих метрик, разработчики могут определить, какая система работает лучше, и использовать ее в качестве базовой для аналогичных улучшений.

Настройка системы
Метрики являются механизмом обратной связи в процессе разработки модели машинного перевода. Подсчитывая рейтинги метрик для разных итераций или вариантов машинного перевода, разработчики могут определить влияние конкретных модификаций. Это позволяет качественно настроить процесс обучения и выявить области, требующие доработки.

Выбор обучающих данных
Оценивая качество переводов, выполненных на специальных учебных наборах данных, разработчики могут определить, какие наборы данных дают более высокие результаты, и ориентироваться на них при обучении системы.

Оптимизация параметров
Системы машинного перевода имеют параметры, которые можно регулировать для повышения общей производительности: размер словаря, способы декодирования и обработки текста, архитектура нейронной сети. Для оптимизации этих параметров в качестве объективной характеристики можно использовать метрики.

Анализ ошибок
Метрики помогают выявить конкретные виды ошибок, допускаемых автоматическими системами машинного перевода. Это позволяет разработчикам получить представление о слабых сторонах устройства и сконцентрироваться на решении конкретных задач по его совершенствованию.

Итог

Статистический системы все еще имеют ограничения и не всегда могут уловить нюансы и контекст исходного текста. В настоящее время наиболее продвинутым и эффективным видом машинного перевода считается гибридный, его использует компания Lingvanex. Смысл гибридного машинного перевода заключается в смеси технологий статистического и нейронного. Нейронные сети позволяют машинам анализировать, сохранять и воспроизводить информацию, интерпретируя ее так же, как это делает мозг человека. Более подробно про машинный перевод можно почитать здесь.

Более подробно про машинный перевод можно почитать здесь


Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Какой метод используется в машинном переводе?

Машинный перевод использует различные методы, включая статистический машинный перевод (SMT), нейронный машинный перевод (NMT) и гибридные подходы. SMT основан на статистических моделях и алгоритмах, NMT использует глубокие нейронные сети, а гибридный подход комбинирует преимущества обоих методов.

Почему машинный перевод не заменит человека?

Машине трудно уловить нюансы, контекст и культурные особенности языка, что впоследствии приводит к неточностям и неправильному пониманию текста. А человеческий перевод обладает творческим и креативным аспектом, который позволяет передать сложные и неоднозначные идеи с точностью и элегантностью. Более того, человек может использовать свой профессиональный и лингвистический опыт, чтобы принять во внимание специфические требования, стиль и целевую аудиторию, в отличие от машинных систем.

Вас ждет еще больше увлекательного чтения

Машинный перевод в юриспруденции

Машинный перевод в юриспруденции

July 10, 2024

Технология без границ: Преимущества офлайн машинного перевода

Технология без границ: Преимущества офлайн машинного перевода

July 09, 2024

Машинный перевод в профессии преподавателя

Машинный перевод в профессии преподавателя

July 09, 2024

Запросить бесплатную пробную версию

✓ Valid
* Обязательное поле для заполнения

Ваша конфиденциальность имеет для нас первостепенное значение, ваши данные будут использоваться исключительно для связи с вами

Готово

Ваш запрос успешно отправлен

Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site.

We also use third-party cookies that help us analyze how you use this website, store your preferences, and provide the content and advertisements that are relevant to you. These cookies will only be stored in your browser with your prior consent.

You can choose to enable or disable some or all of these cookies but disabling some of them may affect your browsing experience.

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Always Active

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Always Active

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Always Active

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Always Active

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.