Language
Country/Area
No result found
Misteri Penerjemahan pada tahun 1949: Bagaimana Warren Weaver menerapkan teori informasi pada penerjemahan mesin?
Dalam sejarah perkembangan teknologi penerjemahan, tahun 1949 tidak diragukan lagi merupakan titik balik yang penting. Tahun itu, Warren Weaver secara resmi mengusulkan gagasan penerapan teori informasi Claude Shannon pada penerjemahan mesin, sehingga meletakkan dasar teoritis untuk penerjemahan mesin statistik (SMT). Sebelumnya, penerjemahan terutama bergantung pada metode berbasis aturan yang rumit, yang biasanya memerlukan definisi aturan bahasa yang terperinci dan sejumlah besar pengetahuan profesional. Metode ini tidak hanya tidak efisien, tetapi juga sulit digeneralisasi ke bahasa lain.
Konsep penerjemahan mesin statistik didasarkan pada teori informasi dan bertujuan untuk menggunakan distribusi probabilitas untuk menyimpulkan bahwa untaian bahasa target adalah terjemahan dari untaian bahasa sumber.
Inti dari penerjemahan mesin statistik adalah untuk memodelkan korelasi antara bahasa yang berbeda selama proses penerjemahan. Kontribusi Weaver adalah memperkenalkan cara berpikir berdasarkan model probabilistik, yang menggunakan model bahasa untuk memprediksi kemungkinan tergambarnya pasangan terjemahan. Teori ini disebut model probabilitas bersyarat, atau
p(e|f)
, yang menggambarkan probabilitas kemunculan string bahasa target e yang diberikan string bahasa sumber f. Dengan menghitung probabilitas ini, sistem terjemahan memilih terjemahan yang paling mungkin.Pada tahun 1980-an, para peneliti IBM memperkenalkan kembali teori ini dan mulai mengembangkan sistem terjemahan yang sebenarnya. Mereka menciptakan berbagai model statistik yang telah sangat meningkatkan teknologi terjemahan sejak saat itu. Secara khusus, model terjemahan statistik telah menunjukkan kemampuan pemrosesan data yang kuat saat memproses korpus paralel yang besar.
Terjemahan mesin statistik menggunakan sejumlah besar korpus paralel untuk meningkatkan kelancaran dan keakuratan terjemahan, yang secara signifikan lebih baik daripada terjemahan berbasis aturan sebelumnya.
Meskipun munculnya terjemahan mesin statistik telah mendorong kemajuan teknologi penerjemahan, namun juga menghadapi beberapa tantangan. Misalnya, pembuatan korpora berkualitas tinggi mahal, dan kesalahan penerjemahan tertentu sering kali sulit diprediksi dan diperbaiki. Selain itu, model statistik sulit menangani penerjemahan antarbahasa dengan perbedaan besar dalam urutan kata. Untuk beberapa pasangan bahasa, seperti penerjemahan antarbahasa Eropa Barat, model penerjemahan berbasis statistik dapat mencapai hasil yang baik, tetapi untuk pasangan bahasa lainnya, kinerjanya relatif buruk karena perbedaan dalam struktur tata bahasa.
Seiring berjalannya waktu, terjemahan mesin statistik mengembangkan model lebih lanjut untuk memproses frasa. Frasa-frasa ini sering kali terstruktur dalam apa yang disebut "tabel penerjemahan frasa", sebuah metode yang meningkatkan kualitas penerjemahan dengan mengurangi batas kata dengan menerjemahkan frasa dalam seluruh kalimat. Kemudian, teknologi ini dikombinasikan dengan analisis sintaksis untuk lebih meningkatkan akurasi dan kelancaran penerjemahan.
Masalah urutan kata, penguraian kata ganda, dan perbedaan tata bahasa dalam berbagai bahasa selalu menjadi tantangan yang dihadapi oleh penerjemahan mesin statistik.
Pada akhirnya, dalam menghadapi kebutuhan teknis yang terus berubah, penerjemahan mesin saraf pembelajaran mendalam secara bertahap menggantikan penerjemahan mesin statistik. Perubahan ini tidak hanya mengoptimalkan efisiensi penerjemahan, tetapi juga meningkatkan kualitas penerjemahan. Dengan kemajuan teknologi ini, industri penerjemahan menghadapi peluang dan tantangan baru, dan teknologi penerjemahan masa depan akan berkembang ke arah yang lebih cerdas dan manusiawi.
Dalam evolusi teknologi penerjemahan ini, ide asli Warren Weaver tidak diragukan lagi mengungkapkan kepada kita hubungan yang mendalam antara informasi dan bahasa. Mengenai masa depan penerjemahan mesin, kita harus memikirkan: Di dunia yang terus berkembang, inovasi apa lagi yang dapat mendorong kemajuan teknologi penerjemahan mesin?
