Машинный перевод: подробное руководство

Jul 07, 2023

Машинный перевод — это использование искусственного интеллекта для автоматического перевода текста и речи с одного языка на другой. Используя методы обработки естественного языка и глубокого обучения, программное обеспечение для машинного перевода анализирует лингвистические элементы исходного языка, распознает, как слова влияют друг на друга, а затем передает их полное значение на новом языке.

Машинный перевод использует ИИ для автоматического перевода текста и речи с одного языка на другой. Он опирается на обработку естественного языка и глубокое обучение, чтобы понять значение данного текста и перевести его на разные языки без необходимости использования переводчиков-людей.

Популярные инструменты машинного перевода включают Google Translate и Microsoft Translator, оба из которых способны переводить как устную, так и письменную речь. Они опираются на все существующие знания в области обработки естественного языка, включая грамматику, понимание языка и генерацию языка, и быстро выполняют переводы на сотни различных языков.

Машинный перевод далеко не безупречен, и эти системы не производят переводы так быстро и плавно, как устройства, изображенные в научно-фантастических рассказах, таких как «Автостопом по Галактике» или «Звездный путь». Тем не менее, за десятилетия эта технология прошла долгий путь и обещает стать серьезным разрушителем языкового перевода в будущем.

Пища для размышленийУвидим ли мы когда-нибудь универсальный переводчик «Звездного пути» в реальной жизни?

Машинный перевод появился в 1950-х годах, когда Соединенные Штаты использовали его для шпионажа за Россией и другими странами во время холодной войны, что сделало его «оригинальным приложением искусственного интеллекта», по словам Майте Табоада, профессора лингвистики в Университете Саймона Фрейзера в Великобритании. Колумбия, Канада.

Используемые тогда методы требовали ручного программирования на компьютерах обширных двуязычных словарей и грамматических правил для перевода с одного языка на другой. В начале 2000-х годов компьютеры начали использовать машинное обучение для анализа текста и статистических прогнозов, определяя вероятность того, что определенное слово или фраза на исходном языке будет соответствующим словом или фразой на целевом языке.

Сегодня мы полагаемся на нейронный машинный перевод, который использует глубокое обучение для изучения новых языков, а затем постоянно совершенствует эти знания, используя особый метод машинного обучения, называемый нейронными сетями, где входные данные проходят через несколько взаимосвязанных узлов для генерации выходных данных — аналогично как работает человеческий мозг.

Программное обеспечение для нейронного машинного перевода работает с огромными наборами данных и рассматривает все входное предложение на каждом этапе перевода, а не разбивает его на отдельные слова или фразы, как другие методы. Он более способен уловить — даже понять — намерение или значение предложения и, как следствие, быстро заменил многие старые статистические модели.

Более недавним прорывом в нейронном машинном переводе стало создание нейронных сетей-трансформеров — буквы «Т» в GPT, которая лежит в основе больших языковых моделей или LLM, таких как ChatGPT OpenAI и Bard от Google. Трансформеры изучают закономерности языка, понимают контекст входного текста и генерируют соответствующий результат. Благодаря этому они особенно хороши в переводе текста на разные языки.

Используя технику, называемую «самообслуживанием», преобразователи могут выборочно концентрироваться на различных частях входного предложения, взвешивать их важность в зависимости от того, насколько они релевантны друг другу, и выявлять важные связи между ними, чтобы можно было точно перевести их в другое. язык. Они также обучаются работе с огромными объемами двуязычных текстовых данных, что помогает им изучать нюансы разных языков и улучшает их способность выполнять точные переводы.

«С помощью моделей-трансформеров вы также предсказываете [следующее слово], как и любая большая языковая модель. Но вы прогнозируете его в контексте», — рассказала «Built In» Ольга Береговая, вице-президент по искусственному интеллекту и машинному переводу в переводческой компании Smartling. «Хотя большие языковые модели обучаются для выполнения различных задач, LLM последнего поколения одинаково хорошо справляются с задачами перевода».