Машинный перевод в помощь лингвистам

Современные лингвистические технологии позволяют находить и обрабатывать информацию, выраженную на естественных языках, то есть на французском, русском, английском, китайском и т.д. Например, поиск документов, извлечение конкретной информации из текста, а также машинный перевод.

Машинный перевод был одним из первых направлений, в которых использовались компьютерные технологии. Но, несмотря на все усилия, прогресс в этой области до конца 1990-х годов был очень медленным. В 1990-е в исследовательском центре компании IBM был предложен совсем другой подход к машинному переводу. Перевод предложения предложили рассматривать как передачу сигнала через очень шумный канал связи. Мы пишем предложение по-русски, канал связи его искажает и предложение выходит по-английски.

Если мы знаем параметры искажения сигнала, то можем восстановить оригинал, то есть русское предложение.

Главная трудность состояла в определении параметров канала связи. Тут на помощь пришла статистика и большое количество параллельных текстов. К концу 1990-х годов в интернете появилось огромное количество параллельных текстов, и качество статистического перевода стремительно возрасло. Сейчас это доминирующий метод машинного перевода.

Переводы «Гугла» или «Яндекса» дают нам представление о содержании оригинала, но они далеки от совершенства. Машинный перевод не вытеснил и не вытеснит профессиональных переводчиков. Но он сильно повлиял на создание переводческих рабочих станций, которые увеличили производительность труда переводчиков в 10-20 раз.