Statistický strojový překlad versus neurální strojový překlad
Strojový překlad se vyvíjí velkou rychlostí, tak který z nich se stane minulostí?
Co je to strojový překlad?
V dávných dobách byly překlady oříškem, když seděl člověk v jeskyni a překládal „Ugg“ jako „Uck“ tak, aby si dva kmeny vzájemně porozuměly. Dnes jsme vyměnili jeskyně za prostorné kanceláře s ergonomickými klávesnicemi a stejně jako se vyvíjel překlad, vyvíjel se i strojový překlad (MT). Vyvinul se ze základního slovníkového softwaru, jež přeložil všehovšudy jedno slovo, do podoby, kdy MT umožňuje přeložit více než šest milionů slov za hodinu. I když je to působivé, opravdu to funguje?
Strojový nebo lidský překlad?
Stejně jako u všech obtížných rozhodnutí v podnikání, vždy se rozhoduje mezi kvalitou a kvantitou. V tomto případě představuje díky své vysoké výkonnosti strojní překlad kvantitu. MT umožňuje velmi rychlé, rozsáhlé překlady, ale pořád ještě vyžaduje podrobnou korekturu, jež zajistí použití správných časů a syntaxe.
MT je dobrý, ale jeho kvalita je rozhodně něčím, co se nedá nikdy srovnávat s člověkem. Vědci v Koreji to dokonce testovali a lidé hladce zvítězili. Takže jestli hledáte kvalitu, sáhněte po lidech.
Jaký je rozdíl mezi strojovým překladem a neurálním strojovým překladem?
Oba procesy se mohou zdát velmi podobné, ale je tu jeden klíčový rozdíl. MT se stále vyvíjí s cílem dosáhnout mnohem menší potřeby korektur. Od online slovníku, jenž přeloží jedno slovo, přes „MT založeném na pravidlech“ (jež dokáže vytvořit větu) až k frázovému MT – dochází k masivnímu rozvoji MT a nezdá se, že by se jeho cesta chýlila v dohledné době ke konci. Jsme dnes svědky posledního stádia vývoje MT?
Neurální strojový překlad (NMT) byl pro společnost Google převratnou novinkou a dokonce pronikl do titulků zpráv. NMT je vrcholem strojového překladu. Na začátku vývoje MT začali v malém a zakódovali do něj pravidla nezbytná pro vytváření vět. Jak asi slovo neurální napovídá, kód NMT se rozrostl téměř na úroveň umělé inteligence. Takže se učí ze svých chyb a přebírá použité styly psaní. V zásadě se pokouší využívat rekurentní neuronové sítě (RNN) ke zvýšení kvality překladu.
Na rozdíl od MT vytváří NMT jednu neuronovou síť, kterou lze najednou využít k maximalizaci kvality překladu. NMT využívá tzv. hlubokého učení k vytváření umělé neuronové sítě, zatímco MT využívá glosáře atd. k učení MT enginu. Na rozdíl od MT, která běží na procesorech (CPU), běží NMT na grafických procesorech (GPU). Kterýkoliv překladatel nebo překladatelská agentura, kteří měli možnost využít NMT, vám poví, že kvalita je nesrovnatelná.
V případě jakýchkoliv dotazů, nebo chcete-li se dozvědět více o tom, jak vám může strojový překlad pomoci s jazyky, jako jsou čeština a slovenština, obraťte se na nás, rádi vám pomůžeme.
