Что такое машинный перевод? Определение от TechTarget

Jul 03, 2023

Технология машинного перевода позволяет преобразовывать текст или речь с одного языка на другой с помощью компьютерных алгоритмов.

В таких областях, как маркетинг или технологии, машинный перевод позволяет локализовать веб-сайты, позволяя компаниям охватить более широкую клиентуру путем перевода своих веб-сайтов на несколько языков. Кроме того, он облегчает многоязычную поддержку клиентов, обеспечивая эффективное общение между предприятиями и их международными клиентами. Машинный перевод используется на платформах изучения языков, чтобы предоставить учащимся переводы в режиме реального времени и улучшить их понимание иностранных языков. Кроме того, эти услуги перевода облегчили людям общение, несмотря на языковые барьеры.

Машинный перевод работает с использованием передовых алгоритмов и моделей машинного обучения для автоматического перевода текста или речи с одного языка на другой. Вот как это обычно происходит:

1. Сначала входной текст или речь подготавливается посредством фильтрации, очистки и организации.

2. Затем система машинного перевода обучается на примерах текстов на нескольких языках и их соответствующих переводах.

3. Система изучает и анализирует примеры, чтобы понять закономерности и вероятности перевода слов или фраз.

4. Когда вводится новый текст для перевода, система использует полученные знания для создания переведенной версии.

5. После создания перевода можно внести некоторые дополнительные корректировки для уточнения результатов.

Вот несколько распространенных подходов, которые использует машинный перевод для перевода одного текста или языка на другой.

1. Машинный перевод на основе правил (RBMT). В машинном переводе на основе правил лингвистические правила и словари используются для создания переводов на основе установленных языковых правил и структур. Эти правила определяют, как слова и фразы исходного языка должны быть преобразованы в целевой язык. RBMT требует, чтобы эксперты-люди создавали и поддерживали эти правила, что может занять много времени и вызвать трудности. Часто он работает лучше для языков с четко определенными грамматическими правилами, меньшим количеством двусмысленностей и метафор.

Пример. Система перевода, основанная на правилах, может иметь правило, гласящее, что слово «собака» на английском языке должно переводиться как «перро» на испанском языке.

2. Статистический машинный перевод (СМТ). Статистический машинный перевод включает в себя анализ огромного количества двуязычных текстов для выявления закономерностей и вероятностей для точного перевода. Вместо того, чтобы полагаться на лингвистические правила, SMT использует статистические модели для определения наиболее вероятных переводов на основе закономерностей, наблюдаемых в обучающих данных. Он выравнивает сегменты исходного и целевого языков для изучения моделей перевода. SMT хорошо работает с большими обучающими данными и может обрабатывать различные языковые пары.

Пример: В SMT система может узнать, что «кот» часто встречается в том же контексте, что и «гато» в параллельных двуязычных текстах, что приводит к переводу «кот» как «гато».

3. Машинный перевод на основе синтаксиса (SBMT). Машинный перевод на основе синтаксиса учитывает синтаксическую структуру предложений для повышения точности перевода. Он анализирует грамматическую структуру исходного предложения и генерирует соответствующую структуру на целевом языке. SBMT может фиксировать более сложные связи между словами и фразами, обеспечивая более точный перевод. Однако он требует сложных методов анализа и может быть дорогостоящим в вычислительном отношении.

Пример: SBMT изучает синтаксическую структуру предложения и обеспечивает сохранение согласованности подлежащего и глагола при переводе для более грамматически точного вывода.

4. Нейронно-машинный перевод (НМТ). Нейронный машинный перевод использует модели глубокого обучения, в частности модели «последовательность-последовательность» или модели-трансформеры, для изучения шаблонов перевода на основе обучающих данных. NMT учится генерировать переводы, обрабатывая все предложение, учитывая контекст и зависимости между словами. Он продемонстрировал значительные улучшения в качестве и беглости перевода. NMT может обрабатывать долгосрочные зависимости и производить более естественные переводы.