Подпишитесь на бесплатную 14-дневную пробную версию.

Программное обеспечение для машинного перевода: 5 инструментов, которые можно опробовать и использовать прямо сейчас

В постоянно взаимосвязанном мире машинный перевод (МП) стал распространенным инструментом как для профессионального, так и для личного использования. Благодаря растущему спросу на локализацию контента рынок машинного перевода растет невероятно быстрыми темпами.

Чтобы помочь пользователям во всем мире лучше понять ландшафт программного обеспечения для перевода MT, в этом руководстве представлен обзор наиболее популярных инструментов MT на рынке. Давайте посмотрим, что делает каждый из них уникальным.

Содержание

Прогресс в программном обеспечении для перевода на машинный язык

На ранних этапах применения машинного обучения к языковому переводу машинный перевод в основном использовался для получения чернового перевода текста. С тех пор, как Google совершил «нейронную революцию MT» в 2016 году, результаты машинного перевода значительно улучшились с точки зрения качества, согласованности и производительности. Благодаря нейронному машинному переводу (NMT) алгоритмы теперь могут генерировать настолько точные переводы, что они намного лучше, чем просто «достаточно хорошо».

Обладая таким инновационным потенциалом, мировые технологические гиганты с каждым годом все больше меняют языковую индустрию. Итак, теперь возникает вопрос: какое программное обеспечение для машинного перевода является лучшим на рынке? И самое главное: каковы различия между многими доступными онлайн-системами машинного перевода? Первый ответ может быть простым: не существует абсолютно лучших инструментов, движков или поставщиков. Даже широко распространенное мнение о том, что система NMT обеспечит наиболее качественные переводы, не совсем верно — оно имеет и свои недостатки.

Иными словами, не существует идеальной технологии машинного перевода и идеального механизма машинного перевода. Все сводится к конкретным потребностям пользователя с точки зрения типа контента, тематики и целевой аудитории. Вот почему мы выбрали 5 движков на огромном рынке услуг машинного перевода, основываясь на качестве перевода и технологических характеристиках, чтобы помочь пользователям получить четкое представление и определить наиболее подходящего поставщика машинного перевода для своих потребностей в переводе.

Google Переводчик

Мало кто о нем не слышал: Google Translate был включен почти во все продукты экосистемы Google и достиг высокого уровня качества — не только для наиболее распространенных языковых пар, но и для менее популярных.

Google Translate был запущен в 2006 году, но только десятилетие спустя Google совершил самый значительный скачок в новейшей истории коммерческого машинного перевода, перейдя от статистической, основанной на фразе, системы машинного перевода к нейронной. Это было рождение нейронного машинного перевода Google (GNMT).

На самом деле это был двойной прыжок. Первая часть заключалась в отказе от статистической парадигмы, которая все еще была привязана к дословному переводу и лишена контекста. Рекуррентные нейронные сети (особая форма нейронных сетей, используемых для кодирования и декодирования предложений) смогли лучше «понимать» контекст и давать гораздо более плавный перевод.

В то время как в других процессах машинного перевода уже использовались искусственные нейронные сети, настоящей инновацией стало введение так называемого «механизма внимания» или преобразователя. Такой подход позволяет системе переводить очень длинные предложения без потери контекста и качества. В то время как RNN собирают информацию из каждой части предложения, что делает процесс слишком дорогим в вычислительном отношении и создает узкое место для более длинных предложений. Слой внимания может фокусироваться на наиболее важных аспектах исходного текста, независимо от длины входного предложения.

В настоящее время бесплатная версия Google Translate позволяет переводить тексты более чем на 100 языков путем написания или копирования их в веб-интерфейсе, перевода целых документов с помощью перетаскивания и просмотра истории последних переведенных предложений. Логин или учетная запись не требуются.

Также можно переводить 500 тысяч символов в месяц, используя мощный облачный API Google для импорта и экспорта переводов, например. из и в инструмент CAT. В платных версиях доступно больше символов и функций, а также другие функции, такие как создание пользовательских моделей перевода (с помощью Google AutoML). Другими словами, каждый пользователь может обучать движок Google своими двуязычными данными.

DeepL

Вундеркинд среди инструментов машинного перевода, немецкая DeepL была запущена в 2017 году для дальнейшего развития Linguee, крупнейшей в мире базы данных человеческих переводов. Инженеры DeepL применили новейшую технику глубокого обучения (отсюда и название компании), чтобы получить современное программное обеспечение для машинного перевода, обучая модели на данных Linguee. И результаты очень похожи (или лучше, в зависимости от языковой пары, области и системы оценки), чем результаты от Google, который до сих пор часто считается эталоном качества перевода — сам DeepL утверждает, что является «лучшим в мире машинным переводом». ».

DeepL предлагает бесплатное программное обеспечение для машинного перевода для бесшовной интеграции во всю экосистему Windows/iOS. Пользователи могут переводить предложения из каждой программы в 110 языковых комбинаций, просто дважды щелкнув CTRL+C и переведя целые документы Word и PowerPoint с помощью перетаскивания.

Также как в веб-интерфейсе, так и в отдельном приложении есть возможность настраивать переводы, «форсируя» терминологию для выбранных языковых пар. Уже в бесплатной версии пользователи могут решить использовать определенную (корпоративную) терминологию в своем переводе для определенных языковых пар, просто переключив переключатель. Таким образом, DeepL устраняет одну из слабых сторон машинного перевода, о которой мы упоминали ранее: согласованность.

Более широкая, неограниченная функция терминологии доступна в профессиональной (платной) версии вместе с другими настройками, такими как возможность сделать целевой текст более формальным или неформальным — что-то, что может оказать огромное влияние на тон голоса в языки вроде немецкого или итальянского.

Примечательно, что DeepL является одним из немногих первоклассных поставщиков машинного перевода, который в настоящее время не предлагает возможность настройки модели перевода с использованием проприетарных предварительно переведенных данных для обучения движка.

С другой стороны, DeepL предлагает подписчикам Pro интеграцию CAT-инструмента, а также сквозное шифрование переведенных данных.

Systran Translate

Systran, первая компания, предложившая машинный перевод для коммерческих целей (основана в 1968 г.), постоянно следит за новейшими технологиями и сама внедряет некоторые интересные инновации, последним из которых является чистый нейронный машинный перевод (PNMT). Бесплатный движок Systran, Systran Translate, позволяет пользователям переводить свои тексты «на ходу» в более чем 140 языковых комбинаций, полагаясь на силу сообщества разработчиков открытого исходного кода.

Открытый исходный код означает свободу с исходным кодом, что дает больше творческой свободы и обеспечивает гибкость технологии. Среди крупных игроков в области машинного перевода Systran — единственный, кто делится своими знаниями и получает прибыль от сотрудничества с OpenNMT, экосистемой с открытым исходным кодом для нейронного машинного перевода и изучения нейронных последовательностей. Этот же движок, созданный Systran в декабре 2016 года совместно с Harvard NLP, уже успешно используется во многих исследовательских и корпоративных приложениях.

Пользователи, подписавшиеся на платное членство, могут использовать эту технологию, а также воспользоваться преимуществами PNMT от Systran для настройки своих моделей машинного перевода с использованием собственных двуязычных данных.

Systran также является одной из немногих компаний, которые не просто говорят о NMT для каждого аспекта цикла перевода; он определяет свою собственную модель как гибридный перевод, сочетающий основанный на правилах и статистический машинный перевод, чтобы гарантировать предсказуемый и последовательный перевод, соответствие корпоративной терминологии, удобство использования вне домена, высокую производительность и возможность учиться на существующих одноязычных и многоязычных корпусах. с небольшими затратами на настройку.

Microsoft Translator

Как и Google Translate, Microsoft Translator интегрирован в собственную поисковую систему Microsoft, Bing. Более того, многие продукты Microsoft теперь включают возможность переводить документы (Office), сообщения (MS Teams, Skype) или сообщения (LinkedIn) между 90 языками и диалектами, используя собственную систему машинного перевода, также основанную на новейшей нейронной сети. технология с моделью, основанной на внимании.

Microsoft официально запустила Translator в 2009 году, но более актуальным и актуальным продукт стал только в последние несколько лет. Сегодня он также доступен как отдельное мобильное приложение для iPhone и Android-устройств.

Интересной функцией бесплатной версии Microsoft Translator является перевод наиболее распространенных предложений и выражений, которые могут понадобиться в разные моменты повседневной жизни: пользователи могут одним щелчком мыши переводить наиболее типичные вопросы и утверждения, необходимые для разговор, а также перевод (через приложение) уличных знаков с помощью распознавания изображений.

Для тех, кто хочет интегрировать технологию перевода Microsoft в свои процессы локализации, выбрав платную подписку, предложение является существенным. Помимо «стандартного» перевода текста, с помощью Azure Cognitive Services Translator можно переводить целые документы, использовать REST API, а также контейнеры ИИ, но, прежде всего, настраивать модели перевода.

По словам самой Microsoft, имея около 10 тысяч двуязычных переведенных предложений (ввод и вывод), можно улучшить модели перевода, чтобы они лучше соответствовали потребностям клиента.

Amazon Translate

И последнее, но не менее важное: Amazon Translate, еще одна онлайн-система машинного перевода от Big Tech — довольно молодая (запущенная в 2017 году), но очень мощная. Учитывая мощь материнской компании, неудивительно, что Amazon Translate добился впечатляющих результатов за короткое время с момента своего выпуска.

Однако пользователи, которые ищут бесплатное решение, могут быть разочарованы: чтобы использовать механизм машинного перевода Amazon, вам потребуется логин AWS. Тем не менее, 2 миллиона символов в месяц предоставляются бесплатно при входе в AWS, а спектр функций, предлагаемых этой системой NMT, огромен: настройка (терминология и параллельные данные), кодирование терминологии и пакетный перевод (Amazon S3). но несколько.

Какое программное обеспечение для перевода MT использовать?

Этот обзор пяти ведущих поставщиков услуг машинного перевода показывает, что хотя почти все перешли на NMT, каждый поставщик пошел своим путем. С одной стороны, есть способ охватить более широкую аудиторию с помощью совершенно бесплатного и очень удобного инструмента. С другой стороны, некоторые движки предлагают больше возможностей для настройки, чтобы адаптировать инструмент к вашим конкретным потребностям.

В общем, не существует ни лучшего программного обеспечения для машинного перевода, ни универсального инструмента. Лучший подход к машинному переводу — попробовать все предлагаемые инструменты, в идеале используя сильные стороны каждого из них с точки зрения языковых пар, предмета и инфраструктуры.