«Яндекс» создал онлайн-переводчик
Российский поисковик «Яндекс» представил сервис онлайн-перевода текстов, основанный на собственной технологии.
Сегодня «Яндекс» запустил бета-версию сервиса «Яндекс.Перевод», основанного на собственной системе машинного перевода. Он позволяет перевести текст или веб-страницу с английского или украинского языка на русский или наоборот.
Машинный перевод «Яндекса» основывается не на правилах языка (системе эти правила даже не известны), а на статистике, говорят в компании. Чтобы выучить язык, система сравнивает сотни тысяч параллельных текстов — содержащих одну и ту же информацию, но на разных языках. Это могут быть, например, большие тексты с разноязычных версий сайтов организаций. При переводе система выбирает из словарей наиболее вероятные варианты, учитывая контекст.
В системе машинного перевода «Яндекса» три основные части: модель перевода, модель языка и декодер. Модель перевода — это таблица, в которой для всех известных системе слов и фраз на одном языке перечислены все возможные их переводы на другой язык и указана вероятность этих переводов (для каждой пары языков есть своя таблица).
Другая составляющая системы машинного перевода — модель языка. Для её создания система изучает сотни тысяч различных текстов на нужном языке и составляет список всех употребленных в них слов и словосочетаний с указанием частоты их использования.
Непосредственно переводом занимается декодер. Для каждого предложения исходного текста он подбирает все варианты перевода, сочетая между собой фразы из модели перевода, и сортирует их по убыванию вероятности.
Одно из достоинств статистического машинного перевода в том, что он живёт вместе с языком, считают в «Яндексе». То есть, если что-то в языке меняется, например, люди начинают писать какое-нибудь слово по-другому, система видит это, как только к ней попадают новые тексты. И чем быстрее нововведение распространится в языке, тем быстрее оно появится в моделях перевода и языка.
«Яндекс.Перевод» регулярно обновляется - каждое обновление сначала проходит проверку (используется метрика для статистических машинных переводов — Bilingual Evaluation Understudy). Перевод специально подобранных текстов, полученный системой, сравнивается с эталонным. Если данные от вновь изученных документов ухудшили качество перевода, то они отбраковываются.
«Статистический машинный перевод, конечно, нельзя сравнивать с литературным, сделанным профессиональным переводчиком, — говорит Алексей Байтин, руководитель сервиса «Яндекс.Перевод». — Но часто бывает, что пользователю нужно просто понять основной смысл текста — например, он хочет почитать отзывы о зарубежных отелях или новости в иностранных СМИ. Онлайн-переводчик легко поможет это сделать».
«Яндекс» будет повышать качество и скорость перевода, а также добавлять другие языковые пары, добавляют в компании.
Сегодня «Яндекс» запустил бета-версию сервиса «Яндекс.Перевод», основанного на собственной системе машинного перевода. Он позволяет перевести текст или веб-страницу с английского или украинского языка на русский или наоборот.
Машинный перевод «Яндекса» основывается не на правилах языка (системе эти правила даже не известны), а на статистике, говорят в компании. Чтобы выучить язык, система сравнивает сотни тысяч параллельных текстов — содержащих одну и ту же информацию, но на разных языках. Это могут быть, например, большие тексты с разноязычных версий сайтов организаций. При переводе система выбирает из словарей наиболее вероятные варианты, учитывая контекст.
В системе машинного перевода «Яндекса» три основные части: модель перевода, модель языка и декодер. Модель перевода — это таблица, в которой для всех известных системе слов и фраз на одном языке перечислены все возможные их переводы на другой язык и указана вероятность этих переводов (для каждой пары языков есть своя таблица).
Другая составляющая системы машинного перевода — модель языка. Для её создания система изучает сотни тысяч различных текстов на нужном языке и составляет список всех употребленных в них слов и словосочетаний с указанием частоты их использования.
Непосредственно переводом занимается декодер. Для каждого предложения исходного текста он подбирает все варианты перевода, сочетая между собой фразы из модели перевода, и сортирует их по убыванию вероятности.
Одно из достоинств статистического машинного перевода в том, что он живёт вместе с языком, считают в «Яндексе». То есть, если что-то в языке меняется, например, люди начинают писать какое-нибудь слово по-другому, система видит это, как только к ней попадают новые тексты. И чем быстрее нововведение распространится в языке, тем быстрее оно появится в моделях перевода и языка.
«Яндекс.Перевод» регулярно обновляется - каждое обновление сначала проходит проверку (используется метрика для статистических машинных переводов — Bilingual Evaluation Understudy). Перевод специально подобранных текстов, полученный системой, сравнивается с эталонным. Если данные от вновь изученных документов ухудшили качество перевода, то они отбраковываются.
«Статистический машинный перевод, конечно, нельзя сравнивать с литературным, сделанным профессиональным переводчиком, — говорит Алексей Байтин, руководитель сервиса «Яндекс.Перевод». — Но часто бывает, что пользователю нужно просто понять основной смысл текста — например, он хочет почитать отзывы о зарубежных отелях или новости в иностранных СМИ. Онлайн-переводчик легко поможет это сделать».
«Яндекс» будет повышать качество и скорость перевода, а также добавлять другие языковые пары, добавляют в компании.
Ещё новости по теме:
18:20