Использование ИИ для более быстрого и эффективного языкового перевода

Несмотря на то, что функция перевода Facebook все еще находится на ранней стадии, она дала довольно забавные результаты, пока она еще находилась в разработке. Но в последнее время стало лучше. Предложения пользователей, а также инновационное использование компанией искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения приписывают этой разработке машинного перевода. Новая модель искусственного интеллекта полиглотов с открытым исходным кодом будет представлена ​​в 2020 году.

Без использования английского в качестве базового языка он мог переводить между 100 различными языками без использования английского языка. Ежегодный конкурс многоязычного перевода речи присудил ему первую премию. Использование маркетинга в социальных сетях для продвижения иностранных языков имеет важное значение. Facebook M2M-100 — отличный пример модели машинного перевода, использующей искусственный интеллект и машинное обучение для ускорения процесса перевода. В следующем блоге мы попытаемся ответить на этот вопрос как можно лучше.

Интеграция машинного перевода с ИИ

Понимание ваших альтернатив имеет решающее значение при обсуждении перевода на основе ИИ. Машинный перевод — это раздел лингвистики, который занимается использованием компьютеров и программного обеспечения для перевода с одного языка на другой. Использование искусственного интеллекта не всегда было необходимо.

Тема искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения теперь включает машинный перевод как часть исследования. Чтобы лучше понять, как искусственный интеллект повлиял на машинный перевод, нам нужно копнуть глубже.

Традиционно существовали механизмы машинного перевода на основе правил (RBMT) и статистические (SMT) (SMT). Как вы можете себе представить, существует широкий спектр различий в том, как они обрабатывают данные и информацию. С другой стороны, гибридные двигатели MT объединяют два типа двигателей в единый силовой агрегат.

В машинном переводе на основе правил используются три основные парадигмы перевода:

• Машинный перевод между языками

• Машинный перевод на основе перевода

• Использование словаря для перевода

Языковые правила используются для оценки и обработки информации. Эта технология чаще всего используется для создания онлайн-словарей, текстовых процессоров и программного обеспечения для проверки грамматики (например, Grammarly). Поскольку им не требуется обширный и хорошо структурированный объем текста, целевые механизмы на основе правил обеспечивают ряд значительных преимуществ (также известный как двуязычный корпус).

С другой стороны, SMT делает это автоматически. Анализируя многоязычный корпус, они могут обеспечить точные переводы. Поскольку они не полагаются на языковые нормы, они не изучают текст. Эффективный перевод требует совместной работы над этим проектом большого количества многоязычных создателей контента.

Развитие машинного перевода и искусственного интеллекта

Невозможно предсказать, где будет машинное обучение через десятилетие или два. Крупные компании, такие как Google и Amazon, экспериментируют с нейронными сетями в своих моделях перевода с 2013 года.

Нейронные сети представляют собой набор персептронов, имитирующих человеческий мозг в искусственном интеллекте. С помощью персептронов (клеток мозга) можно создавать компьютерные модели биологических нейронов. Распознавание изображений, видео и речи входят в число задач, для решения которых часто используются нейронные сети.

Глубокое обучение, нейросетевой подход, используется в машинном переводе для обучения пустых двигателей. С момента своего создания эта новая форма онлайн-рекламы продемонстрировала свою способность помогать компаниям и частным лицам достигать своих целей в области продаж, изменяя способы производства и распространения контента. Однако влияние и потенциал этой технологии на будущее еще слишком рано предсказывать. Несмотря на то, что ИИ перевода Meta на основе нейронной сети был реализован, результаты положительные.

Было продемонстрировано, что он обеспечивает переводы, более похожие на человеческие и более плавные, чем переводы, полученные другими методами. Нейронный машинный перевод уже реализован в ряде языковых пар в Google Translate и Microsoft Translate. Многие профессиональные системы машинного перевода, такие как Systran, уже стали свидетелями роста популярности.

Выберите подходящую систему машинного перевода

Механизмы перевода различаются по принципу работы и информации, которую они предоставляют. Даже если вы используете другую модель машинного перевода, вы, скорее всего, увидите, что она используется в сочетании с сопоставлением памяти переводов.

Существующая память переводов используется для нацеливания и обработки частей информации, которые еще не были включены в них. Некоторые материалы в этих сегментах являются совершенно новыми или претерпели значительные изменения. Прежде чем он будет включен в переведенный документ, созданный необработанный перевод подвергается постредактированию профессиональными лингвистами, чтобы убедиться, что он либо принят, либо скорректирован по мере необходимости. С точки зрения эффективности и качества продукции никакой другой подход не сравнится с этим.

Наиболее подходящим типом материалов для машинного перевода является технический контент, такой как помощь пользователям, поддержка клиентов и руководства пользователя. Оптимизация для машинного перевода повышает уместность контента.

Чтобы улучшить качество вашей информации и сделать ее более пригодной для машинного перевода, мы рекомендуем вам выполнить два действия по обеспечению качества в источнике. Повторяющаяся и четкая информация отлично подходит для машинного перевода.

Это означает, что когда вы пишете новый контент, вы должны следовать строгим требованиям английской грамматики и стиля. Перед началом процесса перевода убедитесь, что вы хорошо понимаете терминологию исходного языка. Прозрачность между проектами и более низкие затраты на перевод — два преимущества использования этого метода.

Искусственный интеллект для машинного перевода и его преимущества

Чтобы повысить эффективность вашего процесса перевода, вам следует рассмотреть возможность использования модели машинного перевода. В результате это может сэкономить вам деньги на вашем следующем переводческом проекте.

Вы сможете получать оплату быстрее, если будете использовать МТ для ускорения выхода на рынок. Вы также сможете работать более эффективно и убедиться, что ваши слова и фразы совпадают.

Еще одним преимуществом использования машинного перевода является возможность быстрее переводить большие объемы текста. Каждый день искусственный интеллект машинного перевода (ИИ) производит в среднем более 8000 переведенных слов. По сравнению с человеческим переводом это число представляет собой уменьшение на 2500 переводов. Машинный перевод не только помогает вам переводить больше слов в день и быстрее доставлять переведенную информацию вашим потребителям, но и помогает сократить время выхода на рынок.

ИИ также может помочь организовать и управлять вашей командой переводчиков. Ваша организация должна отслеживать, какие переводчики над какими проектами работают, если она имеет дело с широким спектром языков, некоторые из которых малопонятны.

ИИ также может помочь вам отслеживать ваш рост. Вы можете использовать его для оценки качества работы ваших переводчиков. Возможно, некоторые переводчики в вашей организации лучше справляются с определенными задачами или темами, чем другие, даже если ваша компания специализируется на переводах с одного языка на другой. Эти данные могут генерироваться искусственным интеллектом (ИИ) и использоваться для оптимизации вашего бизнеса.

Заключение

ИИ и машинное обучение оказали влияние на бизнес, затронув все, от веб-дизайна до поисковой оптимизации.

Не стоит удивляться его преимуществам перевода, учитывая прогресс, достигнутый учеными-компьютерщиками в области понимания естественного языка.

В ближайшие десять лет мы можем увидеть, как из-за искусственного интеллекта исчезнет больше рабочих мест в индустрии переводов и рецензирования. Когда дело доходит до вашего бизнеса, вы все равно можете извлечь выгоду из возможностей искусственного интеллекта (ИИ), несмотря на то, что он еще не совершенен.

Первоначально опубликовано [здесь] (https://www.aeliusventure.com/machine-translation-using-ai/) компанией Aelius Venture.

Оставаться на связи!