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

Люди экспериментируют с данной технологией с 1940 года, постепенно совершенствуя ее с течением времени.

В этой статье мы дадим определение машинному переводу, углубимся в его механизм и попытаемся понять суть конфликта между человеком-переводчиком и машиной.

Машинный или автоматизированный перевод — это процесс, при котором компьютерное программное обеспечение берет оригинальный (исходный) текст, разбивает его на слова и фразы (сегменты), находит и заменяет их словами и словосочетаниями на другом (целевом) языке.

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

Процесс выглядит следующим образом:

Довольно просто, не так ли? Однако технология машинного перевода на самом деле устроена куда сложнее.

Разные типы программного обеспечения для машинного перевода используют разные механизмы для поиска наилучших соответствий исходным словам и фразам для получения понятного текста на целевом языке.

Существует четыре основных способа машинного перевода:

• Машинный перевод на основе правил применяет правила определенного языка и словари, созданные языковыми экспертами, аналогично тому, как мы применяем правила грамматики и синтаксиса при создании текстов на нашем родном языке.

• Статистический машинный перевод основан на анализе огромного количества существующих человеческих переводов, чтобы найти наиболее близкий аналог целевого сегмента. В результате могут возникнуть некоторые проблемы с языковыми парами, где формулировки совершенно разные.

• Нейронный машинный перевод учится переводить, используя обширную сеть ресурсов, таких как базы данных, глоссарии и ранее одобренные переводчиками варианты перевода.

• Гибридный машинный перевод обычно использует статистический и нейронный типы одновременно. Компании используют этот метод как безотказный 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?

Вы не можете отрицать тот факт, что машинный перевод становится все более популярным не только среди предприятий всех видов, но и среди поставщиков языковых услуг. Вот почему:

Что можно сказать о качестве такого перевода? При правильном подходе нейронный машинный перевод может конкурировать с человеческим. Например, наша публикация 7 Easily Applicable Predictions for B2B Digital Marketing in 2022 была переведена с французского с использованием технологии Smartcat, которая поддерживает машинный перевод.

Но, тем не менее, как человеческий, так и машинный перевод до сих пор используются и так будет всегда. Несмотря на то, что программное обеспечение для машинного перевода, существенно повышает производительность переводчиков, а также справляется с переводом больших объемов текстов, оно не всегда соответствует стандартам качества, которые ожидаются от переводческих услуг.

Именно поэтому в большинстве случаев постредактирование машинного перевода поручают профессионалам, чтобы убедиться, что перевод связный и точно локализован для целевой аудитории

Итак, выигрышная формула, по-видимому, сочетает в себе два подхода: сначала машинный перевод, а затем постредактирование лингвистом.

Google Translate, вероятно, является самым популярным поставщиком (системой) машинного перевода в мире. Но систем машинного перевода гораздо больше, и все они имеют свои собственные технологии и алгоритмы. Вот краткий обзор.

Google Translate — первопроходец в области нейронной обработки языка. В сочетании с широким спектром языков и интеграций это делает его ведущим механизмом перевода, по крайней мере, в Европе и США.

Amazon Translate также основанный на нейронных сетях и работает на базе Amazon Web Services (AWS). Удивительно, но некоторые замечают, что на некоторых языках, например на китайском, Amazon Translate более точен, чем Google Translate.

Источник

Microsoft Translator, который входит в состав программы Microsoft Office и другие продукты Microsoft, является еще одной популярной облачной нейронной системой. Он обеспечивает мгновенный машинный перевод документов и других программных инструментов.

DeepL, работающий на базе небольшого провайдера, базирующегося в Германии, — это система машинного перевода, которая обеспечивает более точный и естественный перевод благодаря запатентованной нейросети.

К счастью, пользователям редко приходится беспокоиться о том, какую технологию машинного перевода выбрать. Вместо этого вы выбираете нужные программное обеспечение для перевода или систему управления переводами, а сама платформа должна выбрать оптимальную технологию машинного перевода для ваших потребностей.

Большинство доступных на рынке инструментов перевода имеют один или несколько технологий перевода. Например, Smartcat включает в себя 8 технологий перевода, а исскуственный интеллект выбирает лучшую из них для вашего перевода.

Какую системы вы бы ни использовали, когда дело касается машинного перевода, хорошая новость состоит в том, что он будет становится только лучше. Постоянно растущая потребность в локализации контента будет продолжать продвигать технологию машинного перевода на благо всем участникам рынка: компаниям, переводчикам, конечным потребителям и другим заинтересованным сторонам.