Language
Country/Area
No result found
История успеха IBM: как статистический машинный перевод возродил интерес в 1980-х годах?
Статистический машинный перевод (СМТ) — это метод машинного перевода, который опирается на статистические модели для создания переводов, где параметры этих моделей выводятся на основе анализа двуязычного текстового корпуса. Основные концепции статистического машинного перевода продолжали развиваться с тех пор, как Уоррен Уивер впервые предложил эти идеи в 1949 году. В конце 1980-х годов исследователи из Исследовательского центра Томаса Дж. Уотсона компании IBM вновь привлекли внимание к этой технологии и продолжили ее развитие. Возрождение этой фазы обусловлено тем, что они объединили концепции теории информации и достижения компьютерных технологий, чтобы адаптировать SMT к более широкому спектру языков.
Статистический машинный перевод может использовать большие объемы двуязычных и одноязычных данных для повышения беглости и точности перевода.
Преимущество SMT заключается в том, что модель, используемая для перевода, не основана на явных языковых правилах, а автоматически обучается преобразованию между языками посредством статистического анализа больших объемов корпусов. Таким образом, этот метод позволяет более эффективно использовать человеческие и информационные ресурсы, чем традиционные системы перевода, основанные на правилах. Кроме того, поскольку системы SMT обычно не оптимизированы для конкретной языковой пары, это делает их более гибкими и масштабируемыми в применении.
Беглость статистического машинного перевода часто обусловлена языковой моделью, лежащей в его основе.
Однако статистический машинный перевод не идеален. Создание корпусов требует больших затрат, определенные ошибки трудно предсказать и исправить, а результаты перевода иногда кажутся плавными, но на самом деле скрывают основные проблемы перевода. В частности, между языковыми парами с большими различиями в языковой структуре эффект SMT может не соответствовать ожидаемому, что особенно заметно в языковых парах, отличных от западноевропейских языков.
Самая ранняя модель перевода, основанная на словах, сделала базовой единицей перевода одно слово естественного языка. По мере того, как структуры слов становятся более сложными, длина переведенных предложений часто оказывается непоследовательной, что делает «коэффициент плодовитости», соответствующий слову, сложным для гибкой обработки. Такой подход к переводу на основе слов не позволяет эффективно справляться с высокими показателями плодовитости между языками, поскольку он не позволяет сопоставить два английских слова с одним французским словом, хотя в некоторых случаях это может иметь буквальный смысл.
Фразовый перевод пытается преодолеть ограничения словесного перевода и обеспечить более гибкое преобразование путем перевода целых последовательностей слов.
Метод перевода на основе фраз представляет собой еще одну инновационную структуру, которая переводит «фразы», извлеченные из корпуса, с использованием статистических методов. Этот метод более гибкий и может эффективно снизить ограничения на слова и порядок слов. Таким образом, фразы можно напрямую сопоставлять с таблицей перевода и переупорядочивать в процессе перевода, тем самым повышая качество результатов перевода.
В 1980-х и 1990-х годах исследования IBM продолжали развиваться, принимая во внимание синтаксическую структуру и интегрируя контекст в перевод. Статистические модели машинного перевода этого периода постепенно установили многоуровневое понимание языка, что ознаменовало качественное изменение в технологии перевода.
Языковая модель является незаменимым компонентом системы статистического машинного перевода, который помогает улучшить беглость перевода.
Со временем многие известные системы перевода, такие как Google Translate и Microsoft Translator, начинают совершенствовать свои базовые технологии и переходить на нейронный машинный перевод на основе глубокого обучения, что свидетельствует о постепенном устаревании статистического машинного перевода. Однако историческое значение SMT сохраняется, поскольку он заложил основу для последующих технологических достижений и обеспечил скачок развития в области перевода.
Теперь, оглядываясь на историю этой технологии, мы не можем не задаться вопросом: как будет развиваться технология машинного перевода в будущем, учитывая стремительное развитие искусственного интеллекта?
