Что такое 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.
Каковы преимущества машинного перевода?
Переводчики используют сервисы машинного перевода, чтобы переводить быстрее и эффективнее. Ниже представлены некоторые преимущества машинного перевода.
Сервисы автоматического перевода
Машинный перевод является хорошей отправной точкой для профессиональных переводчиков. Многие системы управления переводами интегрируют в свой рабочий процесс одну или несколько моделей машинного перевода. Они выполняют автоматический перевод текста, а затем человек-переводчик занимается его постредактированием.
Высокая скорость перевода
Машинный перевод работает очень быстро, переводя миллионы слов всего за несколько секунд. С его помощью можно переводить большое количество таких данных, как сообщения в чатах в реальном времени или материалы крупномасштабных судебных дел. Кроме того, машинный перевод позволяет обрабатывать документы на иностранном языке, находить актуальные термины и запоминать, чтобы применять их в будущем.
Большой выбор языков
Многие крупные поставщики услуг машинного перевода поддерживают от 50 до более 100 языков. Кроме того, переводы могут осуществляться на несколько языков одновременно, что полезно для выпуска продуктов на международном рынке и обновления документации.
Экономичность
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.
Какие существуют варианты использования машинного перевода?
Ниже представлены несколько примеров использования машинного перевода.
Внутренняя коммуникация
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.
Внешняя коммуникация
Компании пользуются услугами машинного перевода, чтобы поддерживать эффективную связь с внешними заинтересованными сторонами и клиентами. Например, переводят важные документы для международных партнеров и клиентов на различные языки. С помощью машинного перевода можно переводить отзывы на продукты онлайн-магазинов, работающих на международных рынках, чтобы клиенты могли ознакомиться с ними на своем родном языке.
Анализ данных
Некоторые виды машинного перевода могут обрабатывать миллионы пользовательских комментариев и предоставлять высокоточные результаты в короткие сроки. Ежедневно компании выполняют перевод большого количества контента, размещенного в социальных сетях и на веб-сайтах, для сбора аналитики. Например, они могут автоматически анализировать отзывы клиентов, написанные на разных языках.
Онлайн-обслуживание клиентов
Бренды могут взаимодействовать с клиентами со всего мира, говорящими на разных языках. Например, они могут использовать машинный перевод, чтобы:
- качественно переводить запросы клиентов со всего мира;
- расширить возможности чата в режиме реального времени и автоматизировать отправку электронных писем клиентам;
- улучшить качество обслуживания клиентов без необходимости набора новых сотрудников.
Правовые исследования
Юристы используют машинный перевод для подготовки правовых документов разных стран. Машинный перевод предоставляет возможность анализировать большое количество материалов, которые было бы сложно обработать на иностранном языке.
Как развивался машинный перевод?
Идея использовать компьютеры для автоматического перевода текстов на естественном языке впервые появилась в начале 1950-х годов. Однако в то время сложность перевода была намного выше, чем предполагали ученые. Чтобы реализовать технологию машинного перевода, компьютерам того времени недоставало вычислительной мощности для обработки и хранения данных.
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.
Какие существуют подходы к машинному переводу?
В машинном переводе исходный текст или язык называется исходным, а язык, на который выполняется перевод, – целевым. Процесс машинного перевода осуществляется в два этапа:
- декодирование значения исходного текста на языке оригинала;
- передача смысла на целевой язык.
Мы расскажем о некоторых распространенных подходах к реализации машинного перевода.
Машинный перевод на основе правил
Для этого подхода специалисты-лингвисты разрабатывали встроенные лингвистические правила и двуязычные словари для конкретных отраслей или тем. Машинный перевод на основе правил использует эти словари для точного перевода определенного контента. Этот процесс состоит из следующих этапов:
- программное обеспечение для машинного перевода анализирует исходный текст и создает промежуточный вариант его перевода;
- результат преобразуется в текст на целевом языке с использованием грамматических правил и словарей в качестве справочного материала.
Преимущества и недостатки
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.
Статистический машинный перевод
Вместо лингвистических правил статистический машинный перевод полагается на машинное обучение для перевода текста. Алгоритмы машинного обучения анализируют большой объем уже существующих переводов, выполненных человеком, и ищут статистические закономерности. Затем программное обеспечение выдает наиболее вероятный вариант соответствия при переводе новых текстов. Этот подход основан на поиске наиболее вероятного перевода слов или словосочетаний с помощью статистических данных, полученных из двуязычной совокупности текстов.
Машинный перевод на основе синтаксических правил
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.
Преимущества и недостатки
Результат статистического машинного перевода зависит от количества языковых пар и точности их соответствия друг другу. Однако при наличии достаточного объема данных машинные переводы генерируются с высокой точностью.
Нейронный машинный перевод
Нейронный машинный перевод использует технологии искусственного интеллекта для обучения языкам и постоянного усовершенствования этих знаний с помощью нейронных сетей – специального метода машинного обучения. Он часто используется в сочетании со статистическими методами перевода.
Нейронная сеть
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.
Сравнение нейронного машинного перевода с другими методами
Нейронные сети полностью учитывают исходное предложение на каждом этапе при создании выходного предложения. Другие модели машинного перевода разбивают входное предложение на наборы слов и фраз, сопоставляя их со словом или предложением целевого языка. Системы нейронного машинного перевода могут устранить многие ограничения других методов и часто обеспечивают переводы более высокого качества.
Гибридный машинный перевод
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.
Преимущества и недостатки
Гибридные модели машинного перевода эффективно повышают качество перевода, устраняя проблемы, связанные с отдельными методами перевода.
Что такое средства автоматизированного перевода?
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.
Многие международные компании используют программные средства CAT, чтобы автоматизировать проекты, требующие перевода.
Автоматический перевод
Автоматический перевод относится к любой автоматизации, встроенной в инструмент CAT для выполнения повторяющихся задач, связанных с переводом. Автоматический перевод работает со встроенными в текст триггерами, которые сигнализируют системе о том, когда нужно использовать автоматизацию. Например, с его помощью можно вставлять в документы из базы данных часто используемый текст.
Какая технология машинного перевода может обеспечить наилучшее качество перевода?
Нейронный машинный перевод общепризнан самым точным, универсальным и быстрым подходом к машинному переводу. С момента его изобретения в середине 2010-х годов нейронный машинный перевод стал самой передовой технологией машинного перевода. Он более точен, чем статистический машинный перевод, как в плане плавности, так и с точки зрения передачи смыслов. На данный момент он считается стандартом машинного перевода.
Качество работы сервиса машинного перевода зависит от нескольких факторов, в том числе от:
- типа системы или технологии перевода;
- языковой пары;
- наличия обучающих данных;
- вида исходного текста. Поскольку программное обеспечение выполняет больше переводов для определенного языка или домена, оно будет генерировать результат более высокого качества. После обучения нейронный машинный перевод позволяет генерировать более точные и быстрые переводы, а также упрощает процесс добавления новых языков.
Может ли машинный перевод заменить перевод, выполняемый человеком?
Машинный перевод может заменить человека в переводе текстов определенной тематики и крупных объемов. Например, многие сервисные компании используют машинный перевод для обслуживания своих клиентов с помощью функции мгновенного чата или быстрой рассылки электронных писем. Однако перевод может получиться неточным, если переводить такой сложный контент, как веб-страницы или мобильные приложения. Перед использованием такого контента его должен проверить редактор.
Чем может помочь Amazon Translate?
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.
- Простая интеграция с приложениями посредством простого вызова API.
- Повышение качества перевода благодаря настройке определения названий торговых марок, моделей и других уникальных терминов с помощью возможности Custom Terminology.
- Выполнение быстрых и надежных переводов, которые будут полностью соответствовать вашим ожиданиям.
Создайте аккаунт AWS и начните работу с Amazon Translate уже сегодня.
Следующие шаги на AWS
Получите доступ к бесплатным сервисам с помощью уровня бесплатного пользования AWS.
