Что такое машинный перевод и как он работает?

Машинный перевод — это использование компьютерных технологий для перевода текста с одного языка на другой.

Люди занимаются совершенствованием этой технологии с 1940 года, постепенно улучшая процессы с течением времени.

В этой статье мы дадим определение машинному переводу, рассмотрим его принципы работы и попробуем разрешить спор о том, что лучше — человек или машина.

• Машинный или автоматический перевод — это процесс, при котором компьютерная программа принимает исходный текст, разбивает его на слова и фразы (сегменты), а затем находит и заменяет их словами и фразами на другом языке (языке перевода).

• Существует четыре основных метода машинного перевода: машинный перевод на основе правил, статистический машинный перевод, нейронный машинный перевод и гибридный машинный перевод.

• Глобальная контент-платформа Smartcat использует AI-агентов для выполнения специализированного машинного перевода различных типов контента.

Машинный или автоматический перевод — это процесс, при котором компьютерная программа принимает исходный текст, разбивает его на слова и фразы (сегменты), а затем находит и заменяет их словами и фразами на другом языке (языке перевода).

Используя различные алгоритмы, шаблоны и обширные базы данных существующих переводов, технология машинного перевода позволяет быстро создавать большие объемы переведенных текстов без какого-либо участия человека.

Различные типы программного обеспечения для машинного перевода используют разные механизмы для поиска наиболее подходящих соответствий исходным словам и фразам, чтобы сформировать понятный текст на языке перевода.

Существует четыре основных метода машинного перевода:

• Машинный перевод на основе правил использует конкретные языковые правила и словари, разработанные лингвистами, аналогично тому, как мы применяем грамматические и синтаксические правила при создании текстов на родном языке.

• Статистический машинный перевод опирается на анализ огромных объемов существующих переводов, выполненных людьми, с целью найти наиболее близкий аналог целевого фрагмента. В результате у него могут возникать некоторые проблемы с языковыми парами, в которых фразировка совершенно различна.

• Нейронный машинный перевод обучается переводить с помощью обширной сети ресурсов, таких как базы данных, глоссарии и предложения перевода, ранее одобренные переводчиками.

• Гибридный машинный перевод обычно использует одновременно статистический и нейронный типы. Компании используют этот метод как надежный способ обеспечения точности и контроля, вместо того чтобы полагаться только на одно решение.

Так почему же, несмотря на все эти достижения, машинный перевод до сих пор не заменил переводчиков-людей?

Нельзя отрицать тот факт, что машинный перевод становится всё более популярным не только среди компаний всех видов, но и среди поставщиков лингвистических услуг.

А как насчет качества? При правильном подходе нейронный машинный перевод может составить конкуренцию человеку. Например, в нашем посте 7 легко реализуемых прогнозов для B2B-цифрового маркетинга в 2022 году была локализовано с французского языка с помощью технологии Smartcat, которая включает в себя машинный перевод.

Тем не менее, и человеческий и машинный перевод живы и здоровы, и они никуда не денутся. Машинный перевод и программное обеспечение для перевода на базе ИИ, хотя и чрезвычайно полезны для повышения производительности переводчиков, а также для перевода больших объемов текстов, не всегда соответствуют стандартам качества, ожидаемым от переводческих услуг.

Именно поэтому в большинстве случаев специалисты по переводу занимаются постредактированием машинного перевода, чтобы обеспечить естественность текста и его точную локализацию для целевой аудитории.

Похоже, что залог успеха заключается в сочетании этих двух подходов: сначала машинный перевод, а затем постредактирование лингвистом.

Существует множество инструментов машинного перевода, и у каждого из них свои технологии и алгоритмы. Вот краткий обзор, который поможет сравнить их возможности и выбрать тот, который лучше всего подойдет для ваших нужд.

Smartcat — это платформа на базе искусственного интеллекта для создания, перевода, локализации и публикации многоязычного контента. ИИ-агенты Smartcat обучаются и настраиваются вашими специалистами, что позволяет автоматизировать весь жизненный цикл контента и непрерывно учиться на основе обратной связи от людей, обеспечивая создание единообразного, соответствующего требованиям и высококачественного контента на любом языке и для любого рынка.

Google Translate стал пионером в области нейронной обработки языка. Благодаря этому, а также широкому спектру поддерживаемых языков и возможностей интеграции, он является ведущим переводческим сервисом, по крайней мере, в Европе и США.

Amazon Translate, также основанный на нейронных сетях, тесно интегрирован с Amazon Web Services (AWS). Удивительно, но, по некоторым данным, он обеспечивает более высокую точность перевода на определенных языках, таких как китайский.

Microsoft Translator — еще один популярный облачный нейронный движок, который, как и следовало ожидать, интегрирован с Office и другими продуктами Microsoft. Он обеспечивает мгновенный машинный перевод внутри документов и других программных инструментов.

DeepL — это система машинного перевода, разработанная небольшой компанией из Германии, которая, как считается, обеспечивает более точные и естественные переводы благодаря собственной нейронной сети на базе искусственного интеллекта.

Большинство инструментов перевода на рынке предлагают пользователям один или несколько переводческих движков. Например, Smartcat использует библиотеку AI-агентов, управляемых экспертами и специализирующихся на переводе и создании различных типов контента.

Независимо от того, каким инструментом машинного перевода вы пользуетесь, самое приятное в том, что он будет только совершенствоваться. Постоянно растущая потребность в локализации контента будет и дальше стимулировать развитие технологий машинного перевода, что пойдет на пользу всем заинтересованным сторонам — будь то компании, лингвисты или конечные потребители.