10 уникальных инструментов, которые помогут улучшить карьеру и жизнь с помощью машинного перевода»

Современный машинный перевод и его возможности

Современные технологии машинного перевода значительно продвинулись за последние годы, что позволило сократить ручную работу над переводом. Сравнивая с прошлым, где машинный перевод мог только дословно переводить, новые технологии включают в себя множество алгоритмов, глубокое обучение и нейросети, что позволяет переводить с большей точностью.

Сейчас существует множество инструментов, которые значительно уменьшают объем работы по переводу, такие как SDL Trados, MemoQ, и другие. Но, возможно, самым популярным является Google Translate. Эта программа позволяет переводить с более чем 100 языков в режиме реального времени.

Конечно, результат перевода машиной не всегда точен, но его можно отредактировать, чтобы добиться большей точности. Это возможно благодаря тому, что многие системы машинного перевода используются в комбинации с человеческими редакторами, которые исправляют ошибки, учитывая контекст и культурные особенности языка.

Помимо уменьшения работы по переводу, существуют программы, которые помогают самостоятельному изучению языков, например, «Эффективное изучение иностранного языка». Таким образом, можно быстрее и легче освоить новый язык с помощью программных инструментов.

Но даже если вы владеете языком на совершенном уровне, системы машинного перевода всегда могут пригодиться в качестве помощника, особенно в случае, если нужно быстро перевести большой объем текста.

Наконец, можно узнать, как работает система машинного перевода. Машинный перевод основывается на использовании словарей, где каждое слово имеет определенный эквивалент на другом языке. Кроме того, системы могут использовать нейросети, что позволяет им анализировать контекст. Главной задачей системы машинного перевода является обработка большого объема информации, что может быть сложно для человека.

Машинный перевод: границы языков сняты

Перевод текстов при помощи компьютерной программы — это машинный перевод. Сегодня для него практически не существует языковых барьеров. Достаточно иметь компьютер с доступом в интернет и выбрать переводчик Google, который предлагает перевод более чем с сотни различных языков.

Идея задействовать компьютер для перевода родилась практически одновременно с появлением первых электронно-вычислительных машин в 40-е годы 20 века. Однако, качество первых машинных переводов было не слишком высоким, что приводило к сомнениям в перспективности разработок и снижению объемов финансирования на исследования. Но машинный компьютерный перевод прошел долгий путь и сегодня мы можем наблюдать технологии аудиоперевода.

В 1954 году корпорации IBM и Джорджтаунскому университету удалось «научить» компьютер переводить простейшие тексты. В 60-е годы в США уже функционировали 2 системы перевода с русского на английский — MARK и GAT. Сегодня компьютеры способны переводить даже сложные тексты с учетом грамматики, лексики и семантики.

В России исследования в области машинного перевода ведутся в педагогическом университете имени А. И. Герцена в Санкт-Петербурге под руководством профессора Раймунда Пиотровского. Хотя, это не единственное место, где занимаются наукой на обзоре этой тематики

Машинный перевод продолжает развиваться и сегодня. С помощью него люди могут обмениваться информацией на любых языках мира и сотрудничать в бизнесе и научных исследованиях. Возможности развития технологий не ограничены и в будущем мы можем ожидать еще большего прорыва в этой области.

Современные направления систем машинного перевода

Машинный перевод – это компьютерный процесс, переводящий тексты с одного языка на другой. С появлением этой технологии, улучшилась возможность для людей на разных континентах обмениваться информацией. Однако, эта технология все еще находится в стадии развития. И существует несколько подходов к ее совершенствованию.

Три основных направления развития систем машинного перевода:

1. Статистический машинный перевод (SMT) – это первое направление, которое появилось в машинном переводе. SMT основан на алгоритмах статистики и моделирования языка. Он использует данные параллельных корпусов для прогнозирования перевода текста на другой язык. SMT является наиболее распространенным подходом в современном машинном переводе.

2. Основанный на правилах машинный перевод (RBMT) – это второе направление в машинном переводе. RBMT основан на заранее созданных языковых правилах, которые определяют, как один язык может быть преобразован в другой. RBMT подразумевает более интенсивные усилия для создания языковых правил, но может показывать лучший результат в некоторых случаях.

3. Гибридный машинный перевод (HMT) – это направление, которое совмещает SMT и RBMT, используя преимущества обоих подходов. HMT может показывать лучший результат, чем каждый метод по отдельности, но требует большей вычислительной мощности.

Каждое направление находится в разной степени развития и представляет собой свой собственный подход к разработке систем машинного перевода. Разработчики исследуют и определяют наилучшие методы, которые могут привести к созданию систем машинного перевода, обеспечивающих более точный перевод текстов с одного языка на другой.

Статистический машинный перевод: за и против

Сегодня переводческая технология SMT (Statistical Machine Translation) занимает важное место на мировом рынке переводческих услуг. Безусловно, она позволяет быстро и дешево переводить тексты в больших объемах. Однако, как и многие другие новые технологии, SMT имеет свои преимущества и недостатки.

Статистический машинный перевод — это самообучающаяся система, основанная на анализе идентичных текстов на разных языках и поиске лингвистических закономерностей. На основе обучения машина анализирует входные данные и переводит их в машинный код.

Однако, для успешного анализа больших объемов данных и перевода в машинный код необходимы соответствующие вычислительные мощности. Такой ресурс доступен только крупным корпорациям, которые могут позволить себе выделить значительную часть бюджета на создание собственных SMT-сервисов.

Кроме того, анализ больших объемов данных требует много времени. Поэтому, хоть машинный перевод и быстрый по сравнению с ручным, он не может гарантировать высокое качество перевода.

Основными примерами реализации технологии SMT являются популярные переводчики, такие как Google Translator, Яндекс.Переводчик и Bing Translator от Microsoft.

Таким образом, статистический машинный перевод имеет свои плюсы и минусы. Вопрос выбора этого метода перевода зависит от многих факторов, таких как объем и качество переводимых текстов, доступность ресурсов и бюджет.

Технология RBMT в переводе текстов

Существуют различные технологии машинного перевода текстов, одна из них — Rule-based Machine Translation (RBMT). Технология RBMT основана на создании правил для перевода текстов людьми, что позволяет избежать ошибок, присущих автоматическому переводу.

Отличительной чертой RBMT от другой технологии — Statistical Machine Translation (SMT) — является то, что RBMT не обучается самостоятельно, а требует постоянного человеческого контроля и адаптации правил.

Уровень точности перевода в RBMT зависит от качества разработанных правил и регулярного обновления базы данных. Но перевод на этой технологии меньше зависит от контекста, что делает его более точным.

Работа RBMT требует высокой квалификации лингвистов и много человеческих ресурсов, но меньше вычислительных мощностей, чем SMT. Еще одним преимуществом RBMT является возможность создания правил для перевода текстов на редкие языки, для которых пока не существует достаточного объема данных для обучения SMT.

Некоторые известные системы RBMT — Linguatec и Multillect.

Гибридный машинный перевод

Машинный перевод – это технология, позволяющая переводить тексты с одного языка на другой без участия человека. Гибридный машинный перевод – это комбинация двух технологий машинного перевода: статистического (SMT) и правилового (RBMT). SMT использует большое количество параллельных текстов на двух языках для нахождения соответствий между словами. RBMT основывается на знаниях лингвистики, искусственного интеллекта и правил перевода.

Реализация задачи гибридного машинного перевода является амбициозной – необходимо сочетать функционал двух разных систем. Несмотря на это, в последние годы уже реализованы успешные проекты в этой области. Программная система Systran является наиболее удачным примером гибридного машинного перевода.

Кроме Systran, существует еще несколько гибридных разработок машинного перевода: TranSphere, Carabao Machine Translation engine, PROMT DeepHybrid. Однако, Systran остается наиболее популярной системой благодаря широкой функциональности и разработке под различные языки.

Для успешного использования гибридного машинного перевода необходимо понимать технические нюансы и принципы его работы. Однако, благодаря интеграции машинного перевода во все большее количество онлайн-сервисов, становится все проще воспользоваться такой технологией.

Инструменты машинного перевода для профессионалов

Сегодня существует множество инструментов для машинного перевода, но не каждый из них подходит для работы профессиональных переводчиков. Если машинный перевод только начинает набирать популярность, то для переводчиков-профессионалов именно эффективность и качество перевода имеют первостепенное значение.

Стоит различать случаи, когда можно обойтись машинным переводом без дополнительной обработки, и когда нужны серьезные инструменты, способные адаптировать переведенный текст под требования конкретной аудитории: ученых, менеджеров, компаний и т.д. Для всесторонней работы профессионалов доступны разные инструменты машинного перевода, которые способны покрыть все уровни и сложности текстов, — от красноречивых научных отчетов и до различного рода повседневной корреспонденции.

В зависимости от степени вмешательства человека в процесс машинного перевода, можно выделить несколько форматов его участия. Это могут быть постредактирование, предредактирование, интерредактирование и смешанные формы редактирования.

Для реализации сценариев машинного перевода в большинстве случаев используются CAT tool программы. Они позволяют загружать текст для перевода, использовать готовые фрагменты текста из банка готовых переводов, что сокращает время перевода и дает возможность сохранить автоматический прогресс перевода.

Для ускорения работы переводчиков существуют программы машинного перевода, словари, программы распознавания текста, сервисы подсчета статистики и локализации приложений. Локализация приложения включает полную адаптацию контента в плане культурных особенностей страны, города, региона с учетом особенностей языка, что делает перевод максимально точным и культурно адаптированным.

Среди самых полезных инструментов машинного перевода для профессионалов можно выделить Trados, Déjà Vu, SmartCAT, OmegaT, Wordfast, MemoQ, Amazon Translate, WordFisher, XTM Cloud и Systran Translate. Каждый инструмент имеет свои особенности и сильные стороны, рассмотрим их подробнее:

• SmartCAT – удобный инструмент с простым интерфейсом и широким функционалом;


• Amazon Translate – лучший провайдер машинного перевода в 2020 году;


• Trados и Déjà Vu – наиболее популярные инструменты среди профессионалов, которые работают с большим объемом текста;


• OmegaT и Wordfast – бесплатные инструменты с открытым исходным кодом;


• MemoQ – специализированное программное обеспечение с широким функционалом, показывает отличный результат в работе с большими объемами текста;


• WordFisher – программа с возможностью перевода в реальном времени и возможностью интеграции с другими инструментами;


• XTM Cloud – облачный сервис, который упрощает интеграцию и совместную работу переводчиков разных стран;


• Systran Translate – поддерживает большое количество языков и типов файлов, обеспечивая точный перевод текста;

Существует программное обеспечение, которое способно переводить устную речь, однако необходимо отметить, что это пока еще не самый совершенный инструмент машинного перевода.

Если Вы хотите ознакомиться с возможностями разных программных продуктов в сфере машинного перевода, рекомендуем обратить внимание на сайт Intento. Здесь в режиме реального времени отслеживаются рейтинги лучших инструментов машинного перевода, и Вы можете опробовать разные программы и выбрать тот, который будет наиболее подходить именно Вам.

Устный машинный перевод: недостатки и достоинства

Устный машинный перевод — функция, которая включает в себя распознавание текста и перевод на другой язык. Наверняка, она знакома многим пользователям смартфонов, благодаря приложению Google переводчик. Однако, процесс машинного распознавания речи зависит от нескольких факторов, таких как простота формулировок, окружающий шумовой фон, темп речи, дикция и наличие акцента.

Обзоры устного машинного перевода чаще упоминают недостатки, чем достоинства сервисов. Тем не менее, существуют разработки такие, как устный переводчик STACL и машинный перевод устной речи Translatotron, которые имеют свои преимущества и различия от других разработок.

Важно понимать, что изучение иностранных языков необходимо, так как машинный перевод может быть недоступен при отсутствии интернет-соединения, подведении акцента и при здаче экзаменов. Компетентность в изучаемом языке играет большую роль, и для этого можно воспользоваться программой «Эффективное изучение иностранного языка».

Попробуйте BrainApps
бесплатно

59 развивающих курсов
100+ тренажеров для мозга
Нет рекламы

Начать занятия