Что такое машинный перевод

Как развивался машинный перевод?

Машинный перевод – это процесс автоматического перевода текстов с одного языка на другой с помощью искусственного интеллекта и без вмешательства со стороны человека. Современный машинный перевод превосходит возможности обычного дословного перевода – он способен передать полный смысл заложенной в исходном тексте информации на целевой язык. Он анализирует все текстовые элементы и определяет, как слова влияют друг на друга.

Машинный перевод на основе синтаксических правил – это подкатегория статистического машинного перевода. Он использует грамматические правила, чтобы переводить синтаксические единицы. Он анализирует предложения, чтобы включить синтаксические правила в статистические модели перевода.

И только в начале 2000-х компьютерное программное обеспечение, технологии хранения данных и аппаратное оборудование стали соответствовать требованиям машинного перевода. На стадии ранних разработок использовались статистические базы данных языков, которые должны были обучать компьютеры переводу текста. Это требовало большого количества ручного труда и времени. Для каждого нового языка им приходилось разрабатывать новую базу данных. С тех пор машинный перевод стал более быстрым и точным, а также появилось несколько различных стратегий машинного перевода.

Компаниям, действующим в разных странах по всему миру, сложно управлять коммуникациями. Сотрудники обладают разными языковыми навыками или могут не владеть официальным языком компании на приемлемом уровне. Машинный перевод позволяет устранить языковые барьеры в общении. С его помощью можно быстро получить перевод текста и понять его основной смысл. Его можно использовать для перевода презентаций, бюллетеней и других распространенных коммуникационных материалов.

Гибридные инструменты машинного перевода используют несколько моделей машинного перевода на одном программном обеспечении. Можно использовать гибридный подход для повышения эффективности одной модели перевода. Этот процесс машинного перевода обычно использует подсистемы статистического и основанного на правилах перевода. Окончательный результат перевода представляет собой комбинацию результатов всех подсистем.

Машинный перевод на основе правил — первоначальный подход к МП, который включает добавление языков вручную и постредактирование человеком на основе заранее определенных правил для обозначения и передачи смысла между языками. Статистический машинный перевод заключается в создании статистической модели связи слов и сочетаний в тексте и применения этой модели в языке перевода. Нейронный машинный перевод имитирует нейронные связи головного мозга, кодируя и декодируя текст оригинала для перевода.

Какие существуют подходы к машинному переводу?

Машинный перевод на основе правил можно настраивать на предметную область, адаптируя его к потребностям конкретной отрасли. Он обеспечивает предсказуемый результат и перевод приемлемого качества. Однако если в исходном тексте имеются ошибки или используются слова, которых нет во встроенных словарях, качество перевода может пострадать. Единственный способ это исправить – вручную актуализировать словари.

Машинный перевод позволяет повысить производительность и предоставляет возможность быстро выполнять переводы, сокращая время их выхода на рынок. Человеку не нужно вмешиваться в работу систем перевода, так как они могут обеспечивать элементарный перевод приемлемого качества. Это снижает затраты и ускоряет процесс перевода. Например, для крупных проектов можно интегрировать машинный перевод с системами управления контентом, чтобы автоматически маркировать и упорядочивать контент, перед тем как переводить его на другой язык.

Нейронная сеть – это набор взаимосвязанных узлов, напоминающий мозг человека. Это информационная система, в которой входные данные проходят через несколько взаимосвязанных узлов, чтобы создать выходные данные. Программное обеспечение для нейронного машинного перевода использует нейронные сети, чтобы работать с огромными наборами данных. Каждый узел выполняет одно атрибутивное изменение исходного текста, чтобы преобразовать его в целевой текст, пока выходной узел не даст окончательный результат.

Средства автоматизированного перевода (Computer-Assisted Translation, CAT) работают совместно с программным обеспечением для машинного перевода текстов. CAT-инструменты автоматизируют связанные с переводом задачи, такие как редактирование, хранение переводов и управление ими. Текст вносится в программное обеспечение CAT и делится на сегменты, такие как фразы, предложения или абзацы. Программное обеспечение сохраняет каждый сегмент и его перевод в базе данных, ускоряя процесс перевода и обеспечивая его стабильность.

Amazon Translate – это сервис нейронного машинного перевода, обеспечивающий быстрый, высококачественный, доступный по стоимости перевод с пользовательскими настройками с одного языка на другой. С его помощью можно локализовать контент, например для веб-сайтов и приложений, для пользователей, говорящих на разных языках, легко переводить крупные объемы текста для анализа и эффективно обеспечивать межъязыковое общение между пользователями. Ниже представлены задачи, которые вы сможете выполнять с помощью Amazon Translate.

Для решения определенных задач GPI предлагает технологию машинного перевода на основе искусственного интеллекта, которая сочетает нейронный машинный перевод (NMT ) и ИИ-технологии для постредактирования и дополнительной проверки качества. Важно отметить, что NMT — это специализированное применение искусственного интеллекта в лингвистических целях, позволяющее до определенной степени автоматизировать перевод. В целом, ИИ широко применяется для моделирования человеческого мышления в различных сферах, таких как робототехника, компьютерное зрение, распознавание речи и во многих других областях.