10 лучших программ и инструментов для перевода на основе искусственного интеллекта (ноябрь 2024 г. )

ИСКУССТВЕННЫЙ ЯЗЫК

Несмотря на то, что машинный перевод в последние годы уже сделал большие шаги, ему пока не удается достичь литературного стандарта. Генри Джеймс подчеркивал важность понимания текста на языке оригинала, заметив, что идеальным литературным переводчиком должен быть «человек, от которого ничто не ускользает». По крайней мере, в случае с литературой машинам, чтобы соответствовать этому идеалу, предстоит пройти еще очень длинный путь.

Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует почти все отрасли, включая переводческие услуги. В то же время услуги перевода становятся все более важными, чем когда-либо, поскольку мы живем в глубоко взаимосвязанном мире с невероятным количеством языков. Инструменты перевода также важны для профессионалов в этой области, которые используют новейшие технологии машинного обучения в своей повседневной жизни. Прежде чем мы углубимся в лучшее программное обеспечение и инструменты для перевода с использованием искусственного интеллекта, важно дать определение машинному переводу. Автоматическое преобразование одного языка в другой, машинный перевод, заключается в преобразовании текста, изображений или видео с исходного языка и создании эквивалента на целевом языке. Вот некоторые из лучших программ и инструментов для перевода на основе ИИ на рынке:

На сегодняшний день самым популярным программным обеспечением для перевода является Google Translate. Почти каждый использовал его в какой-то момент. Бесплатный онлайн-инструмент машинного перевода позволяет переводить текст, документы и веб-сайты с одного языка на целевой язык.

Решение для автоматического перевода AI — отличный выбор для перевода корпоративных документов, и оно принесет пользу любой компании, занимающейся многоязычными проектами. Он также предлагает функцию пользовательского словаря для перевода текста и файлов по группам.

При выполнении литературных переводов у НМП возникают проблемы с редкими словами, именами собственными и сложным техническим языком. Только 25-30 % переводов соответствуют литературному стандарту. Соответствующее исследование, посвященное переводу с немецкого на английский язык, показало, что, хотя система и допускала мало синтаксических ошибок, она часто не находила адекватного перевода для многозначных слов. Несмотря на эти ошибки, по мнению исследователей, качество перевода было достаточным, чтобы понять историю и насладиться ею. Другое исследование, посвященное переводам с английского на каталонский язык, показало столь же хороший результат. 25 % носителей языка обнаружили, что качество машинного перевода вполне сопоставимо с переводом, выполненным человеком.

Мы видим свою задачу в стирании языковых барьеров во всем мире и сближении культур. Для достижения этой цели в ближайшие месяцы и годы мы планируем расширить число предлагаемых языков, а также интегрировать технологию перевода всюду, где происходит общение между людьми, чтение текстов и предпринимательская деятельность. Эта концепция также побуждает многих исследователей и разработчиков в области ИИ присоединиться к DeepL. Если Вы также хотите помочь нам объединить мир, пожалуйста, смело пишите нам!

Это уникальный инструмент, предназначенный для анализа, сравнения и рекомендации лучшего машинного перевода для любой заданной пары текста и языка. Он опирается на возможности GPT-4 определять сильные и слабые стороны каждого результата перевода механизма, что, в свою очередь, обеспечивает индивидуальный подход к переводу для каждого пользователя.

С Sonix вы можете сделать свой текст более доступным и обеспечить высокую точность перевода. Он обеспечивает то же качество, что и профессиональные переводчики и расшифровщики, но гораздо более эффективен. Он также предлагает переводчик аудио в аудио, если вы хотите конвертировать видео, учебные пособия или подкасты на другие языки.

Sonix

Улучшения обеспечиваются искусственной нейронной сетью системы. Это значит, что НМП базируется на модели нейронов, созданной по подобию существующей в мозге человека. Эта сеть позволяет программному обеспечению создавать контекстные связи между словами и фразами. Она может создавать эти связи, изучая языковые правила. Она сканирует миллионы блоков из вашей базы данных, определяя общие черты. Затем машина использует заученные правила для создания статистических моделей, которые помогут ей понять, каким образом должно строиться предложение.

Теперь же нашим исследователям в области искусственного интеллекта удалось добиться еще одного прорыва в качестве перевода. Все критерии, обеспечивающие хороший перевод, были улучшены внедрением новой системы. Новые нейронные сети способны более точно передать смысл в переведенных предложениях на целевом языке, а также часто способны находить более профессиональные формулировки.

Когда в 2006 году был запущен Google Translate, он имел в арсенале только два языка перевода. В 2016 году уже было более 103 языков, и он переводил более 100 миллиардов слов в день. Система может не только переводить, но и транскрибировать в режиме реального времени восемь наиболее распространенных языков. Машины учатся, и учатся они очень быстро.

Поэтому мы провели новые тестирования слепым методом. Мы перевели 119 длинных фрагментов текстов различной тематики, используя DeepL Переводчик и некоторые конкурирующие системы. Затем мы попросили профессиональных переводчиков оценить эти переводы и выбрать лучший перевод. При этом они не были проинформированы о том, какая система выполнила тот или иной перевод. Переводчики выбрали переводы DeepL в четыре раза чаще переводов других систем:

Как, например, выглядит фраза «To thine own self be true» из шекспировского «Гамлета»? Машина кодирует каждое слово в число, в так называемые векторы: 1, 2, 3, 4, 5, 6. Этот числовой ряд передается в нейронную сеть, как показано по ссылкам. И далее в этих скрытых слоях происходит «магия». Опираясь на изученные языковые правила, система находит подходящие слова в языке перевода. Генерируются числа 7, 8, 9, 10, 11, соответствующие словам целевого предложения. Затем эти числа расшифровываются и в результате преобразуются в предложение: «Быть верным себе».

Как и мозг, расшифровывающий различную информацию, эта искусственная нейронная сеть смотрит на получаемую информацию и генерирует следующее слово на основе предыдущего. Со временем она выучит, на каких словах следует сосредоточиться и, опираясь на существующие примеры, определит, какой контекст имеет основополагающее значение. Этот метод представляет собой один из видов многоуровневого обучения и способствует тому, что система заучивает все больше и больше данных и постоянно совершенствуется. В НМП расшифровка контекста называется «выравниванием», оно происходит с помощью механизма Attention («Внимание»), который занимает в системе промежуточное место между шифрованием и дешифрованием.

Перевод, созданный людьми. Если предложения переведены человеком, соотношения намного сложнее, чем при переводах искусственного интеллекта. Это связано с тем, что люди лучше понимают контекст. | Алана Куллен | CC-BY-SA Но интересно уже даже то, что Google Translate увидел важность в этом контексте слова «верен». То, что он использовал именно это слово, доказывает, что он смог различить разницу между словами «верный» и «истинный». Многоуровневое обучение означает, что неправильно переведенное предложение может быть переведено правильно, по крайней мере, частично, уже ечерез несколько недель. (Возможно, Google Translate уже исправил свои ошибки к моменту публикации этой статьи.)

Однако система перевода не всегда добивается таких хороших результатов. В некоторых языковых парах ей приходится бороться с языками с богатой морфологией, в которых серьезную роль играют словоизменение и интонация. И это в первую очередь касается славянских языков. И особенно бросается в глаза, если вы переводите с менее сложного языка на более сложный. Поэтому НМП пока еще не может использоваться в качестве глобального инструмента перевода.

ПОНИМАНИЕ КОНТЕКСТА

Самая большая проблема заключается в том, чтобы найти для переводимого текста правильный стиль и слог. Питер Константин, директор программы литературного перевода в университете Коннектикута, объяснил, что для успешного перевода литературы машины тоже должны найти подходящий стиль.

Мы уже получили широкое освещение в прессе в 2017 году, когда выпустили на рынок DeepL Переводчик, который превосходил по качеству системы перевода даже крупнейших высокотехнологичных компаний и мог безошибочно переводить даже длинные фрагменты текста. Наши сервисы быстро стали популярными: сейчас ими пользуются более полумиллиарда человек.

Еще одно популярное программное обеспечение для перевода с использованием искусственного интеллекта — Alexa Translations, которое работает в сфере лингвистических услуг с 2002 года. Это один из лучших инструментов для перевода документов в юридическом, финансовом, техническом, маркетинговом и государственном секторах.

Wordvice AI отличается превосходным качеством перевода, отсутствием рекламы и доступностью как на компьютерах, так и на мобильных устройствах без необходимости использования приложения или расширения. Это идеальный инструмент для студентов, исследователей и специалистов, которым необходимо переводить научные статьи, деловые документы или личные заявления из широкого спектра типов документов.

Но есть новая технология, способная разобраться в этом контекстуальном хаосе — Neural Machine Translation (нейронный машинный перевод), сокращенно называемый НМП. Хотя НМП все еще находится в зачаточном состоянии, он уже доказал, что его системы со временем научатся справляться с присущей литературным переводам сложностью. НМП знаменует собой начало новой эры искусственного интеллекта. Он больше не работает по правилам, установленным лингвистами, теперь он создает свои собственные правила и даже свой собственный язык.

Процесс адаптации. Адаптация происходит с помощью механизмов внимания искусственной нейронной сети и делает выводы о контексте слова. | Алана Куллен | CC-BY-SA Но и машины не совершенны. Когда шекспировская фраза переводится обратно на английский язык, она звучит как «Be true to yourself», что не соответствует тону языка Шекспира и эпохи Тюдоров. Литературный перевод, выполненный слово в слово, звучит как «будь верен своему я», но «живые» переводчики больше склонны переводить эту фразу как «будь верен себе».

Тем не менее, есть некоторые лингвистические коды, которые этим машинам все еще предстоит взломать. Искусственный интеллект продолжает бороться с огромной сложностью человеческого языка, и нигде язык не является таким сложным и значимым, как в литературе. В романах, стихах и пьесах красота слов порою заключается в нюансах и деталях. Машины переводят слово в слово, следуя при этом установленным лингвистикой правилам, поэтому традиционные системы перевода часто не понимают значения литературных текстов. Они не понимают переводимое слово в контексте предложения, параграфа или страницы.

Немного отличаясь от других инструментов в этом списке, Sonix отлично подходит для создателей видеоконтента. Это впечатляющий автоматический аудиопереводчик, который предлагает встроенный в браузер редактор для поиска, редактирования, воспроизведения и организации файлов.