Мы живем в век данных, когда все аспекты науки и инноваций постоянно меняются. Машинный перевод должен дать толчок развитию индустрии устного перевода в течение длительного времени, и его преимущества получают все более широкое признание. Машинный перевод имеет примерно 70-летнюю историю, разбитую на пять этапов. Хотя это как бы краткая история, на всеобщее обозрение, устройства перевода, такие как перевод Google, на случай возникновения, становятся все более распространенными из-за их высокого уровня исполнения.
Быстрое развитие
Быстрое развитие искусственного интеллекта, несомненно, значительно облегчило жизнь и работу людей. Раньше людям приходилось брать с собой переводчика, когда они уезжали за границу. Теперь достаточно умного переводчика или просто смартфона. Понимание машинного перевода углубляется, несмотря на его сверхразум. В обозримые годы машинный перевод все еще будет недостаточным и не сможет полностью заменить ручной перевод.
Рост машинного перевода
Машинный перевод относится к переводу, в котором используется машинная помощь. Этими «машинами» могут быть компьютеры, мобильные телефоны, веб-страницы, переведенные в режиме онлайн (Google Translate) В целом историю создания машинного перевода можно разделить на пять периодов.
Ранний период исследований (1933–1956 гг.)
Период первого бума (1956–1966)
Период, основанный на коммерческих правилах (1967–2007 гг.)
Период статистического машинного перевода (1993–2016 гг.)
Период машинного перевода нейронных сетей (с 2013 г. по настоящее время)
В начале 1930-х годов французский исследователь Дж. Б. Аркуни предложил использовать машинный перевод. В 1933 году русский Петр Петрович Троянский впервые предложил модель машинного перевода.
Исследования машинного перевода быстро распространились, и после 1956 года начался первый бум, продолжавшийся почти 10 лет. С момента публикации «Перевод» вся область машинного перевода была разделена на две школы: лингвистическую школу и школу теории информации.
Лингвистическая школа считает, что перед выполнением перевода машинный перевод должен проанализировать значение исходного языка посредством грамматического анализа. С точки зрения теории информации.
Школа теории информации считает, что перевод - это процесс взлома кода.
Популярное исследование состояния исследований в области машинного перевода было опубликовано в 1966 году Консультативным комитетом США по автоматизированной обработке языков. В этом отчете указывается, что машинный перевод развивается медленно, имеет низкое качество, стоит дорого и не видит будущего. В результате американские ученые не участвовали в конкурсе почти 10 лет.
Машинный перевод вошел в стадию процветания в 1976 году, когда Бюро переводов Федерального правительства Канады и Университет Монреаля, Канада, совместно разработали первый практический перевод.
В 1993 году появился современный статистический метод машинного перевода - модель перевода, основанная на выравнивании слов. Статистический машинный перевод вырос, но после 2012 года статистический машинный перевод постепенно вошел в период бездействия.
В 2014 году Монреальский университет опубликовал статью об использовании нейронных сетей в машинном переводе. В 2016 году Google выпустила прорыв в разработке - нейронный машинный перевод. Поскольку обычно считается, что его качество превышает практический порог многих приложений, это также вызвало вторую волну машинного перевода. Эпоха, в которой мы живем. На рынке появляется все больше и больше систем нейронного машинного перевода, включая Google, Facebook и Microsoft. Современная модель машинного перевода наилучшего качества - это также нейросетевой машинный перевод, впервые разработанный Google.
Преимущества машинного перевода
Из смысла и фактической работы машинного перевода видно, что по сравнению с ручным переводом он прост в использовании, несколько языков можно переключать в любое время, а также поддерживается перевод абзацев. Чтобы документ был переведен, поместите его в компьютер и сравните его в двуязычном корпусе, чтобы найти подходящий перевод. Объем перевода, на выполнение которого у человека уходит несколько часов, может быть выполнен за несколько секунд с помощью машинного перевода.
Перед переводческим проектом менеджеру проекта необходимо сформировать команду для совместного перевода, который занимает много времени до и после, а также требует больших денег. В 21 веке различные программы и инструменты, используемые при переводе, постоянно развиваются, большинство из которых являются бесплатными. Они не только быстрые, но и потребляют лишь несколько процентов времени и энергии при ручном переводе.
Ограничения машинного перевода
Большинство текстов, обрабатываемых машинным переводом, относительно просты, и качество не может быть гарантировано. Для профессиональных текстов машинный перевод неизбежен и подвержен ошибкам. А для текстов с большим объемом содержания машинный перевод также может пропускать перевод. Для предложений с эмоциями машинный перевод часто не дает эффекта выражения, что довольно грубо.
Неправильный перевод и пропуск
Под неправильным переводом понимается неправильное выражение переводчика из-за недопонимания при переводе. В частности, неправильный социальный и культурный перевод имеет большое влияние и препятствует обычному общению между двумя обществами и культурой. Причина неправильного перевода в том, что слово имеет множество значений, одно и то же слово проявляется в совершенно разных условиях, социальных контрастах, профессиональной терминологии, сложных структурах предложений и т. Д.
Феномен отсутствия перевода в машинном переводе чаще всего возникает, когда текст длиннее. В конце концов, машина - это всегда машина, особенно при работе с более длинными текстами, очень легко пропустить предложения, что сегодня также является большой проблемой для машинного перевода.
Перспективы машинного перевода
В эпоху искусственного интеллекта технология перевода - это интеграция гуманитарных наук и технологий перевода в условиях цифрового гуманизма. Это необходимость времени и диалекта, приносящая пользу профессионалам перевода, и это обязательный компонент биологической системы интерпретации. Развитие машинного перевода помогает людям быстро понимать общее содержание языков, отличных от их родного, и в определенной степени не требует использования ручного перевода.
Однако на пути к замене человеческого перевода машинным переводом все еще остается много проблем. В последние годы машинный перевод не может заменить человеческий перевод. В основном это связано с тем, что для некоторых переводов, требующих высокого качества перевода, таких как перевод высокотехнологичной деловой деятельности, профессиональных документов или литературных произведений, в настоящее время машинный перевод не является компетентным и может полагаться только на перевод, выполняемый человеком. Хотя машинный перевод по-прежнему имеет множество ограничений, нельзя игнорировать его практичность и удобство.
Машинный перевод не только высокоскоростной, он может быть ближе к исходному тексту. Более того, с развитием технологий и повышением уровня интеллекта перспективы машинного перевода также будут широкими!
