Language
Country/Area
No result found
Revolusi dalam penerjemahan mesin statistik: Mengapa ia dapat menggantikan pendekatan berbasis aturan yang lama?
Di bidang penerjemahan mesin, pengenalan metode statistik dapat dianggap sebagai sebuah revolusi. Pendekatan ini secara bertahap telah menggantikan sistem penerjemahan berbasis aturan sejak pertama kali dicetuskan oleh Warren Weaver pada tahun 1949. Metode penerjemahan berbasis aturan tradisional bergantung pada perencanaan aturan bahasa yang cermat, yang memakan waktu dan sulit untuk diskalakan ke berbagai bahasa. Sebaliknya, penerjemahan mesin statistik (SMT) dapat secara efektif memanfaatkan korpus besar untuk penerjemahan, dan ide inti di baliknya berasal dari teori informasi.
Penerjemahan mesin statistik bekerja dengan menghitung distribusi probabilitas dari string bahasa target yang diberikan string bahasa sumber.
Ide dasar dari metode penerjemahan ini adalah bahwa untuk setiap string sumber, ia memiliki distribusi probabilitas dari sekumpulan string target, sehingga penerjemahan yang paling mungkin dapat ditemukan. Proses ini biasanya menggunakan teorema Bayesian untuk mencari hasil penerjemahan terbaik dengan menggabungkan model penerjemahan dan model bahasa. Metode ini tidak hanya memiliki keuntungan yang jelas dalam hal efisiensi, tetapi juga dapat secara otomatis beradaptasi dengan teks yang ada, sehingga meningkatkan kelancaran penerjemahan.
Keuntungan dari penerjemahan mesin statistik adalah dapat secara efisien memanfaatkan sumber daya manusia dan data yang ada dan menghasilkan terjemahan yang lancar.
Namun, penerjemahan mesin statistik bukannya tanpa tantangan. Di antaranya, korpora mahal untuk dibuat dan sulit untuk memprediksi kesalahan spesifik. Selain itu, karena perbedaan dalam struktur dan urutan kata antarbahasa, SMT berkinerja buruk saat memproses pasangan bahasa tertentu, seperti menerjemahkan antarbahasa dengan urutan kata yang sangat berbeda.
Selama pengembangan SMT, metode penerjemahan berbasis frasa muncul. Pendekatan ini berupaya mengurangi keterbatasan penerjemahan berbasis kata dan mampu menangani penerjemahan seluruh frasa. Meskipun kinerjanya baik, metode ini masih belum dapat sepenuhnya mengatasi kesulitan urutan kata dan penyimpangan makna yang ada dalam beberapa bahasa.
Penerjemahan berbasis frasa mengurangi keterbatasan penerjemahan satu kata dengan menerjemahkan seluruh rangkaian kata.
Seiring berkembangnya teknologi penerjemahan, muncul pula penerjemahan berbasis tata bahasa, yang didasarkan pada unit tata bahasa, bukan kata-kata individual. Baru pada tahun 1990-an, parser stokastik yang canggih memungkinkan pendekatan ini menjadi lebih matang dan memberikan hasil penerjemahan yang lebih baik dalam beberapa kasus. Selain itu, pengenalan penerjemahan berbasis frasa hierarkis menggabungkan metode berbasis frasa dengan metode berbasis tata bahasa, yang memungkinkan penerjemahan untuk mengatasi tantangan struktur bahasa yang berbeda dengan lebih fleksibel.
Namun, SMT masih belum dapat memecahkan beberapa tantangan mendasar, seperti masalah penyelarasan kalimat dan penyelarasan kata.
Selama proses penerjemahan, penyelarasan kalimat dan kata merupakan tantangan yang perlu diatasi dalam penerjemahan mesin statistik. Beberapa bahasa memiliki struktur kalimat yang bervariasi sehingga penyelarasan menjadi sangat sulit. Demikian pula, keakuratan sistem penerjemahan dapat terganggu saat menemukan kata benda atau terminologi yang tidak memiliki data pelatihan. Selain itu, idiom dalam bahasa dan pergeseran register yang diperlukan sering kali menyebabkan distorsi dalam hasil penerjemahan.
Melihat sejarah perkembangan penerjemahan mesin statistik, tidak dapat disangkal bahwa teknologi yang baru muncul ini telah membawa perubahan revolusioner pada industri penerjemahan. Meskipun banyak tantangan, keunggulannya tidak diragukan lagi telah mendorong evolusi teknologi penerjemahan dan meletakkan dasar yang kokoh untuk penerjemahan mesin di masa mendatang. Namun dalam perjalanan ini, sistem dan teknologi bahasa mana yang akan lebih terintegrasi dan akan menjadi isu utama bagi pengembangan teknologi penerjemahan di masa mendatang?
