Co będzie się działo w świecie tłumaczeń maszynowych w 2019 roku?

Tłumaczenie maszynowe było jednym z najbardziej popularnych trendów w branży w 2018 roku. Można wręcz powiedzieć, że nieźle zatrzęsło wszystkimi, wywołało zamieszanie, doprowadziło do różnych znaczących zmian, a także sprawiło, iż wielu tłumaczy zaczęło zastanawiać się nad przyszłością zawodu. Dziś już wiemy, że żaden ze scenariuszy wyjętych z filmów science fiction nie miał miejsca, apokalipsa nie przyniosła śmierci ani temu zawodowi, ani rynkowi usług tłumaczeniowych, po prostu przyszedł czas na zmiany. Tymczasem mamy już rok 2019 i jesteśmy ciekawi, co nowego w świecie MT, czego można spodziewać się w najbliższym czasie, co będzie głównym trendem? Oto krótkie podsumowanie ubiegłorocznych rewolucji i prognozowane główne kierunki rozwoju tego sektora.

Szukasz tłumacza szanowanego przez klientów? Chcesz nawiązać kontakt z osobą będącą prawdziwym profesjonalistą, ponieważ potrzebujesz kogoś przykładającego uwagę do najmniejszych szczegółów? Dobrym pomysłem jest konsultacja z renomowanym biurem tłumaczeń SuperTłumacz. Przede wszystkim nieskazitelna opinia pracuje tutaj na gwarancję najwyższej jakości przekładów, a obok stabilnej współpracy z godnymi zaufania specjalistami jest to jedna z najważniejszych kwestii.

Tłumaczenie maszynowe – kilka podstawowych informacji

Postępy w tłumaczeniu maszynowym (MT) wywołały falę rozważań na temat zbliżającego się końca zawodu tłumacza. W 2018 roku zaczęły pojawiać się głosy, że nadchodzi coś w rodzaju apokalipsy i dni zawodu tłumacza są już policzone. Na pewno rozwój MT wpłynął znacząco na branżę tłumaczeń, która bardzo szybko zrozumiała, że trzeba zmienić się, ponieważ ten, kto nie dostosuje się do nowej rzeczywistości, nie przetrwa.

Tłumaczenie maszynowe – czy można to jakoś prosto i krótko wyjaśnić?

Tłumaczenie maszynowe, czasami nazywane skrótem MT (nie należy go mylić z tłumaczeniem wspomaganym komputerowo, tłumaczeniem maszynowym wspomaganym maszynowo (MAHT) lub tłumaczeniem interaktywnym) jest poddziedziną lingwistyki komputerowej badającej wykorzystanie oprogramowania do tłumaczenia tekstu lub mowy z jednego języka na drugi.

Wykorzystuje techniki statystyczne i neuronowe do lepszych tłumaczeń, radzenia sobie z różnicami w typologii językowej, tłumaczeniem idiomów i izolowaniem anomalii.

Łatwa komunikacja dzięki bezpłatnym usługom tłumaczenia maszynowego online

Dziś wystarczy Tłumacz Google lub Tłumacz Microsoft Bing, aby szybko przetłumaczyć jakieś potrzebne nam fragmenty interesującej nas strony internetowej, postu na Facebooku, chatu z koleżanką z pracy z innego kraju czy informacji dostępnej na autorskim blogu znanej osoby.

Plusem jest to, że przeciętny Jan Kowalski może bezpłatnie skorzystać z tych narzędzi na swoje potrzeby i bardzo szybko otrzymać potrzebne informacje. Przenosi to komunikację na zupełnie inny poziom.

Zadowalająca jakość, ale wciąż niedoskonała

Choć tłumaczenie maszynowe wciąż nie jest idealne wydaje się wystarczające na nasze prywatne potrzeby czy do przekładania jakiś materiałów, które nie wymagają wysokiej jakości.

Uwaga – to nie jest poufne

Trzeba jednak mieć świadomość, że to wszystko, co wpisujemy do narzędzia wykorzystującego technologię tłumaczenia maszynowego nie jest poufne. Pamiętajmy, że wszelkie treści przesyłane do usług tłumaczenia maszynowego online są przechowywane i analizowane przez Google i Microsoft.

Edycja tłumaczenia maszynowego

Efekty tłumaczenia maszynowego zazwyczaj muszą zostać poddane edycji ręcznie, chyba że osoba, dla której potrzebne są dane treści uważa, że ​​odbiorcy tych treści będą tolerować błędy i niezbyt perfekcyjny styl.

Wydaje się, że wszędzie tam, gdzie odbiorcą przekładu będą ludzie, nawet przy obecnym poziomie MT niezbędna jest redakcja człowieka. Rodzi się więc tu nowa możliwość dla tłumaczy – specjalizacja polegająca na byciu kimś pomiędzy tłumaczem i redaktorem.

Tłumacz ludzki a tłumaczenie maszynowe

Wybór między tłumaczem ludzkim a tłumaczeniem maszynowym zależy od rodzaju tekstu, który należy przetłumaczyć.

Drugi rodzaj na pewno nie sprawdzi się w przypadku materiałów kreatywnych, marketingowych, wysoko specjalistycznych, technicznych, prawnych, medycznych czy literackich. Tam wszędzie, gdzie będzie liczyła się nieskazitelność, nienaganność, niuanse i najwyższa jakość tłumaczenie maszynowe będzie fatalnym rozwiązaniem. W każdym z tych przypadków i wielu podobnych potrzebny jest tzw. dotyk ludzki. Trudno sobie wyobrazić, aby zawiłości umysłu ludzkiego mogły znakomicie oddać komputery… Na pewno nie dziś.

Tłumaczenie maszynowe z kolei będzie przydatne jeśli firma ma ogromne ilości niskiej jakości treści do przełożenia czy w materiałach, w których dominują krótkie zdania i niezbyt skomplikowane słownictwo. Sprawdzi się także jako „pomoc” dla ludzkich tłumaczy, którzy będą potrzebowali wsparcia w utrzymaniu produktywności czy w ogóle w wyrobieniu się z ogromnym zapotrzebowaniem na przekłady.

Świat coraz bardziej podlega globalizacji, to z kolei przekłada się na potrzebę skomunikowania się wielu firm, osób, marek, produktów i usług. Bez profesjonalnego wsparcia tłumaczy nikomu nie uda się tego osiągnąć.

2018 – rokiem sztucznej inteligencji w tłumaczeniach

Celem każdej firmy jest skupienie się wypracowaniu trwałej przewagi nad konkurencją, aby poprawić swoją pozycję na rynku, na którym roi się od wielu usługodawców – renomowanych firm tłumaczeniowych, biur tłumaczeń świadczących specjalistyczne usługi czy freelancerów działających na swoją rękę.

Wraz z eksplozją sztucznej inteligencji (AI) i głębokiego uczenia się (DL), wiele firm ma wrażenie, że powinny wdrożyć te technologie, aby poprawić swoje wyniki finansowe. Produktywności nie da się tak łatwo przeskoczyć, człowiek ma ograniczenia. Z kolei zapotrzebowanie na tłumaczenia wzrasta, a żadna profesjonalna firma z jednej strony nie może pozwolić sobie na zatrzaskiwanie drzwi przed nowymi czy obecnymi klientami w potrzebie, a z drugiej ten sam profesjonalizm mówi, że nie można brać się za coś, czemu czasowo się nie podoła. W ten sposób podchodząc do wszystkiego tego, co dzieje się we współczesnym świecie, TM może być rozwiązaniem wspierającym pracę prawdziwych profesjonalistów.

Podkreślić także należy, że wśród dostępnych narzędzi tłumaczenie maszynowe jest często wybierane jako preferowane narzędzie dla globalnego biznesu ze względu na wyjątkowe połączenie ceny, jakości i szybkości.

Wykorzystujesz technologię tłumaczenia maszynowego, ale uważasz, że najwyższej jakości przekładu nie można osiągnąć bez ludzkiego tłumacza? Zależy ci na znalezieniu do współpracy wykwalifikowanego, doświadczonego i pełnego pasji specjalisty? W takiej sytuacji rozważ udanie się do renomowanego biura tłumaczeń. Decydując się na taki krok już na wstępie otrzymujesz przejrzyste zasady współpracy, dostęp do wysokiej klasy ekspertów, a także gwarancję jakości i ceny.

Trendy w tłumaczeniu maszynowym w 2019 roku

Tłumaczenie zwrotne /Back Translation

Technika tłumaczenia zwrotnego umożliwia wykorzystanie syntetycznych danych równoległych uzyskanych poprzez automatyczne przetłumaczenie tanich i dostępnych informacji w języku docelowym na język źródłowy (działa to także w drugą stronę). Syntetyczne dane równoległe generowane w ten sposób są łączone z autentycznymi tekstami równoległymi i wykorzystywane do poprawy jakości systemów NMT (neuronowego tłumaczenia maszynowego).

Innymi słowy jest to procedura, w której interpretuje się dokument wcześniej przetłumaczony na inny język z powrotem do oryginalnego języka.

Dobrym przykładem, który przemawia za tłumaczeniem zwrotnym, jest zastosowanie tej procedury tłumaczenia na każdym etapie badania rynku globalnego, ponieważ niespójności w przetłumaczonych materiałach z pewnością wpłyną na niespójności w dokładności wyników i zagrażają prawdziwości ostatecznych wyników.

Porównanie tłumaczenia wstecznego z tekstem oryginalnym jest czasem używane jako kontrola jakości oryginalnego tłumaczenia.

  • Kodowanie parami bajtów /2-byte Pair Encoding

Kodowanie parami bajtów (BPE) pomaga systemom NMT tłumaczyć rzadkie słowa. Jest to podejście, które segmentuje korpus w taki sposób, że łączy się częste sekwencje znaków. Skutkuje to podzieleniem powierzchni wyrazu na jego słowo korzeniowe i afiks. Samodzielnie radzi sobie ze słowami nie będącymi słownictwem, ale nie zawsze konsekwentnie dzieli je na odmiany.

Kontrolowane kodowanie parami bajtów (CBPE) umożliwiło modelowi translację neuronową na poziomie słowa (NMT) w celu łatwego rozpoznawania odmiany słów, które są powszechne w morfologicznie bogatych językach.

  • Automatyczna edycja (APE)

Od niedawna mówimy o automatycznej edycji, w najbliższym czasie być może będzie to duża sprawa w dziedzinie tłumaczenia maszynowego neuronowego.

Automatyczna edycja (APE) jest to zautomatyzowane zadanie, które ma na celu korektę wspólnej systematyki i powtarzających się błędów znalezionych podczas wyjściowego tłumaczenia maszynowego.

Można również zastosować systemy APE dostosowując wyjściowe MT do określonych domen bez ponownego szkolenia modeli MT lub do informacji, które nie są dostępne lub drogie do obliczenia na etapie dekodowania MT.

Zapisywanie jest tutaj traktowane jako proces modyfikacji tłumaczonego tekstu maszynowego przy minimalnym nakładzie pracy. Wysiłek włożony w ponowne tłumaczenie zminimalizowany jest do zera.

  • Marian

Marian jest wydajną strukturą neuronowego tłumaczenia maszynowego napisaną w czystym C ++ przy minimalnych zależnościach. Został opracowany głównie na Uniwersytecie im. Adama Mickiewicza w Poznaniu (UAM) oraz na Uniwersytecie w Edynburgu.

Jest on obecnie wdrażany w wielu projektach europejskich i jest głównym motorem translacji i szkolenia stojącym za wprowadzeniem neuronowego MT w Światowej Organizacji Własności Intelektualnej.

  • Głęboka Reprezentacja słów (BERT)

BERT jest przeznaczony do wstępnego szkolenia głębokich dwukierunkowych reprezentacji językowych poprzez wspólne uwarunkowanie we wszystkich warstwach. W rezultacie wstępnie wyszkolone reprezentacje BERT można precyzyjnie dopasować za pomocą tylko jednej dodatkowej warstwy wyjściowej w celu stworzenia najnowocześniejszych modeli dla szerokiego zakresu zadań.

Jest koncepcyjnie prosty i empirycznie potężny. Uzyskuje nowoczesne wyniki w jedenastu zadaniach przetwarzania języka naturalnego, w tym odpowiadanie na pytania, rozpoznawanie nazwanych obiektów i oczywiście tłumaczenie maszynowe.

To nowy kamień milowy w NLP. Dzięki Google wstępnie wyszkolone modele są dostępne w wielu językach. Ponadto Thomas Wolf z Hugging Face ponownie wdrożył go na PyTorch, dzięki czemu był łatwo dostępny do celów badawczych.

Przyszłość jest już dziś?

Tłumaczenie maszynowe zrobiło ogromny postęp. Ta technologia ma na celu tylko wprowadzenie nowych wymiarów do już istniejących profesjonalnych usług tłumaczeniowych. Choć wprowadziła wiele zamieszania i napędziła dużo strachu tłumaczom, przyczyniła się do dużego rozwoju branży. Wiele firm i tłumaczy zrozumiało, ze można ją wykorzystać do zwiększenia wydajności i przyspieszenia swojej pracy. Co będzie w przyszłości? Trudno powiedzieć, na pewno już nie cofniemy się.

Masz świadomość, że do przygotowania wysokiej klasy tłumaczenia niezbędny jest człowiek? Potrzebujesz dotrzeć do tłumacza, który posiada duże doświadczenie w twojej branży? Jednym z najlepszych rozwiązań jest skonsultowanie projektu z profesjonalistami z renomowanego biura tłumaczeń. Nie tylko sprawnie otrzymasz propozycje współpracy z wysokiej klasy ekspertami, ale i gwarancję najwyższej jakości tłumaczenia.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *