Jakość tłumaczeń maszynowych lepsza niż kiedykolwiek wcześniej
Nie tak dawno temu technologia automatycznego tłumaczenia tekstu kojarzyła się z czymś z powieści science fiction. Od tego czasu internetowe systemy do tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji znacznie się rozwinęły dzięki zastosowaniu technologii neuronowej do tłumaczenia maszynowego, która została szeroko przyjęta przez branżę tłumaczeniową do wykonywania wysokiej jakości tłumaczeń. Niemniej jednak nadal istnieją pewne ograniczenia, ponieważ różne grupy użytkowników mogą używać specyficznej terminologii powiązanej z różnymi dziedzinami i zainteresowaniami. Zespół finansowanego ze środków UE projektu MMT, czyli ModernMT, znalazł sposób na pokonanie tych ograniczeń. Naukowcy zaprojektowali komercyjną usługę tłumaczenia online, która może się nauczyć poprawiać tłumaczenia na podstawie opinii użytkowników, niezależnie od tematu i języka. „Opracowaliśmy nowe oprogramowanie typu open source do tłumaczenia maszynowego, które konsoliduje najnowszą dostępną technologię MT w jeden łatwy w użyciu produkt”, mówi Davide Caroselli, wiceprezes ds. produktów w spółce zajmującej się rozwojem i komercjalizacją technologii MMT. „System ModernMT dostosowuje się do kontekstu w czasie rzeczywistym, ucząc się i ewoluując poprzez interakcję z użytkownikami, a to zwiększa użyteczność narzędzi MT dla tłumaczy w rzeczywistym środowisku zawodowym”, dodaje. Z technicznego punktu widzenia osiąga się to przez rozbudowę ogólnego systemu neuronowego tłumaczenia maszynowego o wewnętrzną pamięć dynamiczną i poprzez przechowywanie wszystkich dostępnych pamięci tłumaczeniowych użytkowników. Gdy system ModernMT otrzymuje zapytanie o tłumaczenie, szybko analizuje jego kontekst, przywołuje najbardziej odpowiednie przykłady tłumaczenia z pamięci i natychmiast dostosowuje swoją sieć neuronową do zapytania”, wyjaśnia Caroselli. Lepsze i tańsze tłumaczenia Co istotne, podejście adaptacyjne opracowane w ramach projektu MMT pozwoliło na uzyskanie jakości tłumaczenia odpowiadającej niestandardowym systemom MT, przy takich samych kosztach utrzymania jak w przypadku ogólnie dostępnych systemów uniwersalnych. „Dzięki starannej optymalizacji cały proces adaptacji, który jest wykonywany dla każdego zdania, trwa zaledwie ułamek sekundy”, zdradza Caroselli. Co więcej, przeprowadzone doświadczenia pokazały, że opracowana przez zespół projektu MMT metoda adaptacji oparta na kontekście i pamięci wpływa korzystnie na tłumaczenie terminologii. Jedną z głównych zalet systemu ModernMT jest to, że można go łatwo zintegrować z istniejącymi platformami tłumaczeniowymi, w tym z najlepszą dostępną technologią do neuronowych tłumaczeń maszynowych. „Wyniki wstępnych testów wykazały, że system zapewnia lepszą jakość tłumaczeń w porównaniu do systemów Google Translate i DeepL, które są wiodącymi rozwiązaniami na rynku tłumaczeń maszynowych”, mówi Caroselli. Jak dodaje, systemModernMT sprawdza się szczególnie dobrze w tłumaczeniu języków europejskich, takich jak holenderski, angielski, francuski, niemiecki, włoski i hiszpański, i ogólnie, gdy może dostosować tłumaczenie na podstawie informacji kontekstowych. W rezultacie zespół projektu MMT stworzył dokładniejszy system do tłumaczeń maszynowych, zaprojektowany specjalnie dla dostawców tłumaczeń. Zamiast używać uniwersalnych silników dostawcy tłumaczeń mogą skorzystać z najnowocześniejszej technologii do tłumaczenia maszynowego opartej na sieciach neuronowych i posiadającej wyjątkową zdolność dostosowywania się do kontekstu na bieżąco”, podkreśla Caroselli. „Rozwiązanie jest dostępne jako oprogramowanie typu open source oraz w modelu SaaS (oprogramowanie jako usługa). Wykorzystuje ono najlepszą technologię i jest wspierane przez najlepszych badaczy i inżynierów oprogramowania w dziedzinie”, podkreśla. Komercjalizacja idzie naprzód pełną parą W celu dalszego rozwoju produktu i jego komercjalizacji powołano nową spółkę, również o nazwie ModernMT, dzięki której przyszłość tłumaczeń maszynowych rysuje się w jasnych barwach. Firmy tłumaczeniowe mogą zainstalować rozwiązanie ModernMT w swojej siedzibie lub używać go w połączeniu z narzędziami do tłumaczenia wspomaganego komputerowo, a duże przedsiębiorstwa, które chcą wykorzystywać tłumaczenie maszynowe do celów wewnętrznych, mogą wybrać rozwiązanie typu open source lub zakupić systemy dostosowane do ich indywidualnych potrzeb. Równolegle tłumacze zewnętrzni również mogą korzystać z systemu ModernMT za pośrednictwem wtyczek do oprogramowania MateCat i SDL Trados Studio. Produkt już wzbudził spore zainteresowanie na rynku. „Zespół projektu ModernMT podpisał umowy z firmą TranslateMedia – dużym dostawcą usług językowych z siedzibą w Wielkiej Brytanii, koncentrującym się na technologii i jakości tłumaczeń”, mówi Caroselli. Firma nawiązała również współpracę ze spółką MyMemory, oferującą usługę chmury pamięci tłumaczeniowej firmy Translated. Rozwiązanie znalazło już entuzjastów wśród profesjonalnych tłumaczy, którzy korzystają z systemu ModernMT za pośrednictwem wtyczki MateCat, podczas gdy inne duże przedsiębiorstwa są zainteresowane uruchomieniem projektów pilotażowych, aby zaprezentować rozwiązanie. Branża tłumaczeń maszynowych zaczęła w końcu dojrzewać.
Słowa kluczowe
MMT, tłumaczenie, ModernMT, tłumaczenie maszynowe, język, neuronowe tłumaczenie maszynowe, tłumacz, sztuczna inteligencja
