Яндекс.браузер застосував штучний інтелект для перекладу веб-сторінок
У блозі яндекс.браузер співробітники сервісу розкрили читачам, як в браузері реалізовано рішення проблематичною завдання мовного перекладу контенту. Два важливих зміни вивели механізм перекладу на новий якісний рівень. Хоча термін «механізм» звучить в даному контексті дещо архаїчно, але розкриває суть і принцип перекладу веб-сторінок в яндекс.браузер. Для мовного перекладу Яндекс використовує автоматичний машинний переклад, а ці два новведенія змінили сам принцип і розсунули межі можливостей цієї технології.
Гібридна модель перекладу
Браузер тепер може переводити не тільки веб-сторінку, а окремі слова і фрази на сторінці. Це зручно для перекладачів, які володіють Іноземна мовою. За допомогою цієї функції можна подивитися переклад незнайомих слів.
Але не це головне. Ця нова функція дозволила самої навченою системі більш глибоко розуміти зміст фраз. До цього зміни перекладач браузера навчався на базі перекладів статей цілком. Це давало неприродний результат, в тексті перекладу часто отстутствовала семантична зв'язок між словами і цілими фразами.
Така проблема може бути вирішена за допомогою нейромереж. Але і в цьому рішенні є вада - російську мову настільки великий і різноманітний, що не з усіма словами здатні впоратися сучасні штучні нейронні мережі, особливо з рідкісними.
В Яндексі вирішили проблему класично - перекладач браузера користується обома моделями обновременно. При перекладі задіюються і статистичний перекладач, і нейромережі. Але на цьому процес не закінчується, далі за допомогою спеціального алгоритму оцінюється і вибирається найкращий варіант перекладу, який і видається користувачеві.
Нейросетевая модель
При перекладі веб-сторінок важливий не тільки текст самої публікації. У кожного іноземної мови є свої особливості, які можуть бути відображені в заголовку матеріалу, а також в навігаційних елементах. Наприклад, при перекладі написи на кнопці «Back» важливо, щоб система перевела як «Назад», а не такими варіантами, як «Спина» або «Відступати».
У таких випадках статистична навчається система не вирішить проблему. Для її вирішення фахівці сервісу яндекс.браузер скористалися вже готової технологічною платформою - навчену на різноформатних текстах нейросеть з яндекс.перекладач. Система пройшла додатковий етап навчання на веб-сторінках і тепер яндекс.браузер здатний визначати тип текстового контенту і враховувати це при перекладі.
думка експерта
Тетяна Ніколаєва, перекладач, менеджер проектів Zexler
«Жива мова - дуже складна система, яка погано підкоряється правилам» - найбільш вдала формулювання опису проблем будь-якого машинного перекладу. Щоб довести перекладацькі навички штучного інтелекту хоча б до 90% -ого ідеалу, потрібні десятки років, а то і вічність. Безумовно, з кожним новим впровадженням алгоритмів, функцій, технік і інших features результат стає тільки краще, але примхливі неув'язочка все ще заважають досягненню повноцінного розуміння.
Розробники Яндекса насправді по-справжньому подбали про своїх користувачів, запровадивши миттєвий переклад на сторінки сайтів. Далеко не кожен юзер володіє іноземними мовами, навіть всесвітньо популярним англійським. А значить, корисні по-закордонному оформлені сайти стають недоступними величезній кількості користувачів. А можливо саме на них жевріє відповідь на питання, що цікавить або просто корисна / цікава / важлива інформація.
Важливим рішенням розробників найпопулярнішого браузера Рунета, на мій погляд, стало впровадження саме комбінованого підходу. Гугл, наприклад, зосереджений на застосуванні тільки штучного інтелекту, в той час як Яндекс старий спосіб не списує з рахунків, перевага якого, як мінімум, в хорошій здатності запам'ятовувати рідкісні і складні слова / фрази. Нейронна ж мережу допомагає зібрати окремі шматочки тексту в відповідний контекст. Це говорить про те, що копітка робота фахівців навряд чи залишиться непоміченою і в дійсності зможе допомогти поступово зруйнувати стіну між інтернаціональними джерелами інформації. І нехай результати статистики показують поліпшення в 1,7 - це вже можна вважати великим кроком вперед.
NB
Не варто забувати, що будь-який машинний переклад повинен виступати виключно в якості помічника користувачам в загальному розумінні інформації на сайті, а не як безкоштовна заміна людських перекладацьких послуг . До цього поки що техніка не дійшла, а значить, кафедри перекладу в найближчі десятки років ще можуть випускати фахівців на пошуки роботи за професією.
