Language
Country/Area
No result found
Революция статистического машинного перевода: почему он может заменить старые методы, основанные на правилах?
В области машинного перевода внедрение статистических методов можно считать революцией. Этот подход постепенно заменил системы перевода, основанные на правилах, с тех пор как он был впервые задуман Уорреном Уивером в 1949 году. Традиционные методы перевода, основанные на правилах, полагаются на тщательное планирование языковых правил, что требует много времени и сложно масштабируется на разные языки. Напротив, статистический машинный перевод (СМТ) может эффективно использовать большие корпусы текстов для перевода, и основная идея, лежащая в его основе, исходит из теории информации.
Статистический машинный перевод работает путем вычисления распределения вероятностей строки целевого языка по заданной строке исходного языка.
Основная идея этого метода перевода заключается в том, что для каждой исходной строки существует распределение вероятностей набора целевых строк, благодаря чему можно найти наиболее вероятный перевод. В этом процессе обычно используется теорема Байеса для поиска наилучшего результата перевода путем объединения модели перевода и языковой модели. Этот метод не только имеет очевидные преимущества в эффективности, но и может автоматически адаптироваться к существующим текстам, тем самым повышая беглость перевода.
Преимущество статистического машинного перевода заключается в том, что он может эффективно использовать существующие человеческие и информационные ресурсы и обеспечивать быстрые переводы.
Однако статистический машинный перевод не лишен проблем. Среди них корпусы требуют больших затрат на создание и труднопредсказуемые конкретные ошибки. Кроме того, из-за различий в структуре и порядке слов между языками SMT плохо работает при обработке определенных языковых пар, например, при переводе между языками со значительно различающимся порядком слов.
В ходе развития SMT появились методы перевода, основанные на фразах. Этот подход пытается уменьшить ограничения пословного перевода и позволяет переводить целые фразы. Несмотря на свою эффективность, этот метод все еще не может полностью преодолеть трудности с порядком слов и отклонения в значении, существующие в некоторых языках.
Перевод на основе фраз устраняет ограничения перевода отдельных слов за счет перевода целых последовательностей слов.
По мере развития технологий перевода появился перевод на основе грамматики, который базируется на грамматических единицах, а не на отдельных словах. Лишь в 1990-х годах мощные стохастические анализаторы позволили этому подходу развиться и в некоторых случаях обеспечить лучшие результаты перевода. Кроме того, внедрение иерархического фразового перевода объединяет фразовый метод с грамматическим методом, что позволяет переводчикам более гибко справляться с трудностями различных языковых структур.
Однако SMT по-прежнему не может решить некоторые фундаментальные проблемы, такие как выравнивание предложений и слов.
В процессе перевода выравнивание предложений и слов является проблемой, которую необходимо преодолеть при статистическом машинном переводе. В некоторых языках существуют изменчивые структуры предложений, что делает выравнивание крайне затруднительным. Аналогичным образом, точность системы перевода может пострадать, если она сталкивается с именами собственными или терминологией, для которой отсутствуют обучающие данные. Кроме того, идиомы в языке и требуемый сдвиг регистра часто приводят к искажению результатов перевода.
Рассматривая историю развития статистического машинного перевода, нельзя отрицать, что эта новая технология принесла революционные изменения в индустрию переводов. Несмотря на многочисленные проблемы, его преимущества, несомненно, способствовали развитию технологии перевода и заложили прочную основу для будущего машинного перевода. Но какие языковые системы и технологии на этом пути будут далее интегрироваться и станут ключевым вопросом для будущего развития технологий перевода?
