Czym jest tłumaczenie maszynowe i jak działa?

Tłumaczenie maszynowe to wykorzystanie technologii komputerowej do tłumaczenia tekstu z jednego języka na drugi.

Ludzie zajmują się tą technologią od 1940 roku, stopniowo udoskonalając procesy na przestrzeni lat.

W tym artykule zdefiniujemy tłumaczenie maszynowe, przyjrzymy się mechanizmom, na których się opiera, i spróbujemy rozstrzygnąć spór między ludźmi a maszynami.

• Tłumaczenie maszynowe lub automatyczne to proces, w którym oprogramowanie komputerowe pobiera tekst źródłowy, dzieli go na słowa i frazy (segmenty), a następnie wyszukuje i zastępuje je odpowiednikami w innym języku (docelowym).

• Istnieją cztery główne metody tłumaczenia maszynowego: tłumaczenie maszynowe oparte na regułach, tłumaczenie maszynowe statystyczne, tłumaczenie maszynowe neuronowe oraz tłumaczenie maszynowe hybrydowe.

• Globalna platforma treści Smartcat wykorzystuje agentów AI do wykonywania specjalistycznych tłumaczeń maszynowych dla różnych typów treści.

Tłumaczenie maszynowe lub automatyczne to proces, w ramach którego oprogramowanie komputerowe pobiera tekst źródłowy, dzieli go na słowa i frazy (segmenty), a następnie wyszukuje i zastępuje je odpowiednikami w innym języku (docelowym).

Wykorzystując różne algorytmy, wzorce oraz obszerne bazy danych istniejących tłumaczeń, technologia tłumaczenia maszynowego pozwala szybko generować duże ilości przetłumaczonych tekstów bez żadnego udziału człowieka.

Różne rodzaje oprogramowania do tłumaczenia maszynowego wykorzystują różne mechanizmy w celu znalezienia najlepszych odpowiedników słów i fraz źródłowych, aby stworzyć zrozumiały tekst w języku docelowym.

Istnieją cztery główne metody tłumaczenia maszynowego:

• Tłumaczenie maszynowe oparte na regułach wykorzystuje konkretne reguły językowe i słownictwo opracowane przez ekspertów językowych, podobnie jak my stosujemy reguły gramatyczne i składniowe podczas tworzenia tekstów w naszych językach ojczystych.

• Statystyczne tłumaczenie maszynowe opiera się na analizie ogromnych ilości istniejących tłumaczeń wykonanych przez ludzi w celu znalezienia najbliższego odpowiednika segmentu docelowego. W rezultacie może mieć pewne problemy z parami językowymi, w których sformułowania są zupełnie inne.

• Neuronowe tłumaczenie maszynowe uczy się tłumaczyć, korzystając z rozległej sieci zasobów, takich jak bazy danych, glosariusze i sugestie tłumaczeń wcześniej zatwierdzone przez tłumaczy.

• Hybrydowe tłumaczenie maszynowe zazwyczaj wykorzystuje jednocześnie metody statystyczne i neuronowe. Firmy stosują tę metodę jako niezawodny sposób zapewnienia dokładności i kontroli, zamiast polegać wyłącznie na jednym rozwiązaniu.

Dlaczego więc, mimo tych wszystkich postępów, tłumaczenie maszynowe nie wyparło jeszcze tłumaczy ludzkich?

Nie da się zaprzeczyć, że tłumaczenia maszynowe zyskują coraz większą popularność nie tylko wśród różnego rodzaju przedsiębiorstw, ale także wśród dostawców usług językowych.

A co z jakością? Przy odpowiednim podejściu neuronowe tłumaczenie maszynowe może konkurować z tłumaczeniami wykonywanymi przez ludzi. Na przykład nasz post 7 łatwych do zastosowania prognoz dotyczących marketingu cyfrowego B2B w 2022 r. został zlokalizowane z języka francuskiego przy użyciu technologii Smartcat, która wykorzystuje tłumaczenie maszynowe.

Jednak zarówno tłumaczenie ludzkie i maszynowe mają się dobrze i zostaną z nami. Tłumaczenie maszynowe i oprogramowanie do tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji, choć niezwykle pomocne w zwiększaniu wydajności tłumaczy oraz tłumaczeniu dużych ilości tekstów, nie zawsze spełnia standardy jakości oczekiwane od usług tłumaczeniowych.

Właśnie dlatego w większości przypadków zadanie redagowania tłumaczeń maszynowych powierzane jest specjalistom ds. języka, którzy dbają o to, by tekst brzmiał naturalnie i był odpowiednio dostosowany do odbiorców docelowych.

Wydaje się więc, że skutecznym rozwiązaniem jest połączenie tych dwóch metod: najpierw tłumaczenie maszynowe, a następnie redakcja przez lingwistę.

Istnieje wiele narzędzi do tłumaczenia maszynowego, a każde z nich opiera się na własnej technologii i algorytmach. Poniżej przedstawiamy krótki przegląd, który pozwoli porównać funkcje poszczególnych narzędzi i wybrać to, które najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.

Smartcat to platforma oparta na sztucznej inteligencji, służąca do tworzenia, tłumaczenia, lokalizacji i publikacji treści wielojęzycznych. Agenci AI firmy Smartcat są szkoleni i obsługiwani przez Państwa doświadczonych pracowników – automatyzują cały cykl życia treści i nieustannie uczą się na podstawie informacji zwrotnych od ludzi, aby dostarczać spójne, zgodne z przepisami i wysokiej jakości treści w każdym języku i na każdym rynku.

Tłumacz Google był pionierem w dziedzinie neuronowego przetwarzania języka. To, w połączeniu z szeroką gamą obsługiwanych języków i możliwościami integracji, sprawia, że jest to wiodący silnik tłumaczeniowy, przynajmniej w Europie i Stanach Zjednoczonych.

Również oparty na sieciach neuronowych serwis Amazon Translate ściśle współpracuje z Amazon Web Services (AWS). Co zaskakujące, mówi się, że w przypadku niektórych języków, takich jak chiński, jest on dokładniejszy niż Google Translate.

Microsoft Translator, który – jak można się było spodziewać – jest zintegrowany z pakietem Office i innymi produktami Microsoftu, to kolejny popularny silnik neuronowy działający w chmurze. Zapewnia on natychmiastowe tłumaczenia maszynowe w dokumentach i innych narzędziach programowych.

DeepL to silnik tłumaczenia maszynowego obsługiwany przez niewielkiego dostawcę z siedzibą w Niemczech, który dzięki własnej sieci neuronowej AI zapewnia bardziej dopracowane i naturalne tłumaczenia.

Większość narzędzia tłumaczeniowe dostępne na rynku oferują użytkownikom jeden lub kilka silników tłumaczeniowych. Na przykład Smartcat korzysta z biblioteki obsługiwanych przez ekspertów agentów AI, którzy specjalizują się w tłumaczeniu i tworzeniu różnych rodzajów treści.

Niezależnie od tego, z jakiego rozwiązania w zakresie tłumaczenia maszynowego korzystasz, największą zaletą jest to, że będzie ono stawało się coraz lepsze. Stale rosnące zapotrzebowanie na lokalizację treści będzie nadal napędzać rozwój technologii tłumaczenia maszynowego z korzyścią dla wszystkich zainteresowanych stron – zarówno przedsiębiorstw, jak i specjalistów językowych oraz konsumentów końcowych.