?

Log in

No account? Create an account
Ющук Евгений Леонидович

Ноябрь 2017

Вс Пн Вт Ср Чт Пт Сб
   1234
567891011
12131415161718
19202122232425
2627282930  

Конкурентная разведка (Competitive Intelligence)

Теги блога "Конкурентная разведка"

Разработано LiveJournal.com
Ющук Евгений Леонидович

Google Переводчик научился интеллектуальному переводу на русский язык

Обновленный сервис Переводчик от Google получил расширенную поддержку нейронных сетей, следует из пресс-релиза, опубликованного на страницах официального блога разработчиков. Благодаря функции интеллектуального перевода сервис научился определять контекст и интерпретировать в соответствии с нормами русского языка целые предложения.

Как отмечают создатели сервиса, нейронная сеть анализирует сам текст, подбирая максимально естественный с точки зрения носителя русского языка перевод, не выдергивая отдельные слова из встроенного словаря. Важной особенностью нововведения является способность к автоматическому обучению, что делает ее одной из самых перспективных разработок Google.

Первоначальная версия обновления стала доступна пользователям еще в ноябре 2016 год, однако не отличалась поддержкой большого количества языков. На данный момент сервис, помимо русского, совместим с японским, бразильским, вьетнамским, турецким и еще четырьмя языками. Оценить нововведения можно как в мобильном приложении, так и в веб-версии Переводчика.

https://androidinsider.ru/polezno-znat/google-perevodchik-nauchilsya-intellektualnomu-perevodu-na-russkiy-yazyik.html



Удаление информации из Интернета. Стирание негатива из Интернета

Подписаться на Telegram канал yushchuk

Comments

Здравствуйте! Ваша запись попала в топ-25 популярных записей LiveJournal уральского региона. Подробнее о рейтинге читайте в Справке.
Сомнительное утверждение.

Есть такое предложение: "я догонял своего друга на катке".
Без контекста не очевидно, что за каток имеется в виду и переводчик волен выбрать и "road roller" и "rink". Однако, если продолжить его чем-то вроде "машина страшно грохотала и грозила любого раздавить в лепешку", то становится очевидным о чем идет речь.

Есть также куча других примеров лингвистической неоднозначности, которая и является главным "камнем преткновения" автопереводчиков (в отличие от ТМ-систем, которые этим не страдают).

И вот - перевод гуглом фразы "Я догонял своего друга на катке. Машина страшно грохотала, и грозила раскатать его в лепешку." - "I caught up with my friend on the rink. The machine rattled terribly, and threatened to roll it into a cake."

Здесь просто куча ошибок:
Во-первых, не распознан контекст слова "каток".
Во-вторых, неправильно распознано время "догнал" вместо "догонял".
В-третьих, неправильно распознан род "его", а значит неправильно распознан контекст.
В-четвертых, вообще непонятно, откуда взялся "cake", по контексту лучше подходит "pancake".
И т.д...

Обратный перевод той-же фразы дает: "Я догнал своего друга на катке. Машина ужасно грохотала и грозила закатать ее в пирог."

Пока не будет решена проблема понимания текста машиной, говорить о машинном переводе рано. Можно и нужно говорить о переводе автоматизированном, как об инструменте переводчика, как профессионального, так и любителя.

К слову, этот-же текст, переведенный яндекс-переводчиком:
I was catching up with his friend at the rink. The car rattled terribly, and threatened to roll it into a pancake.

И промптом:
I caught up with the friend on a skating rink. The car terribly roared, and threatened to roll him in flat cake.

Разница есть, и она не в пользу google (лепешка - не пирог).
Хотя все хороши. Можно лишь догадываться, какую чепуху читают те, кто переводит сайты автопереводом, встроенным в браузер.

Кроме того, ИНС - вообще достаточно спорная технология, граничащая с "магией", тк при ее применении нет гарантии воспроизводимости результата при повторном обучении сети на той-же выборке (инициализация весов псевдослучайными числами тому виной). ИНС ничего не может "анализировать" или "подбирать". Это невозможно просто математически. ИНС при обучении строит многомерную кусочнно-линейную функцию, разбивающую множество признаков на некоторое количество классов. При использовании она активирует (присваивает максимальное значение) один из выходов, соответствующий ожидаемому результату классификации. Есть и другие алгоритмы работы, но суть одна - суммирование значений признаков, умноженных на синаптические веса.

К работе человеческой НС это все имеет очень опосредованное отношение, хотя и неплохо ее моделирует в некоторых ситуациях.
Всеобщего счастья нет, но есть существенное продвижение вперед, по сравнению с прошлой версией. Вот и всё.