Tłumaczenia maszynowe (MT)

Rozwój tłumaczeń maszynowych

Większość z nas kojarzy tłumaczenia maszynowe głównie z Google Translate, które (podobnie jak większość innych automatycznych tłumaczy) bazowało na statystycznych silnikach maszynowych (ang. Statistical Machine Translation, SMT). W dużym uproszczeniu SMT dzieliło zdanie w języku źródłowym na frazy, tłumaczyło je i łączyło w zdanie w języku docelowym generowało tłumaczenia, wykorzystując analizę statystyczną danych par językowych. Ich skuteczności i jakość tworzonych przekładów pozostawiały wiele do życzenia.

Kolejnym etapem w rozwoju tłumaczenia maszynowego jest neuronowe tłumaczenie maszynowe (ang. Neural Machine Translation, NMT). Jest to automatyczny przekład z jednego języka naturalnego na inny, wykorzystujący technologię głębokiego uczenia się (ang. deep learning). Deep learning to z kolei rodzaj uczenia maszynowego, korzystający z mechanizmu sieci neuronowych, wzorowanych na działaniu neuronów w ludzkim mózgu. I właśnie wykorzystanie głębokiego uczenia w przetwarzaniu języka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP) przyczyniło się do rewolucji w tłumaczeniach maszynowych.

NMT przy tłumaczeniu bierze pod uwagę kontekst całego zdania. Znacznie lepiej radzi sobie z morfologią i składnią. Jest też znacznie bardziej przewidywalne. Technologia neuronowych tłumaczeń maszynowych rozwija się bardzo szybko. Silniki maszynowe obsługują coraz więcej języków, a jakość tłumaczeń sukcesywnie się polepsza.

Kolejnym etapem w rozwoju tłumaczeń jest i z pewnością w najbliższych latach będzie wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI).

Duże modele językowe (LLM) oferują głębsze zrozumienie języka dzięki zdolności do analizowania kontekstu na poziomie, który wcześniej był nieosiągalny dla maszyn. Modele takie jak GPT-5 potrafią generować teksty, które są nie tylko poprawne gramatycznie, ale również spójne semantycznie. Dzięki temu tłumaczenia mogą być bardziej naturalne i lepiej oddawać niuanse językowe.

(NMT) to tak naprawdę podzbiór tłumaczenia AI, który wykorzystuje sieci neuronowe do poprawy jakości tłumaczenia. Tłumaczenie AI obejmuje szerszy zakres technologii i metodologii niż tylko NMT. Zawiera różne formy uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i inne podejścia oparte na AI, które ulepszają proces tłumaczenia. Systemy tłumaczeniowe AI mogą integrować się z innymi technologiami AI, takimi jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), rozpoznawanie mowy, analiza sentymentu, streszczanie tekstu, optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), rozpoznawanie nazwanych bytów (NER), czy adaptacyjne systemy uczenia, oferując kompleksowe rozwiązania językowe.

Czy AI jest "game changerem" w branży tłumaczeń?

Nie ujmując niczego dużym modelom językowym, które wprowadziły przetwarzanie informacji na nieosiągalny do tej pory poziom, należy pamiętać, że są to modele stworzone do tworzenia i pisania, a nie wyłącznie do tłumaczenia. A więc:

• mają skłonności do "nadinterpretowywania" i odbiegania od precyzyjnego przekładu,

• ze względu na swoje rozmiary działają wolno, jeżeli chodzi o tłumaczenie dużych dokumentów,

• jakość ich tłumaczeń zależy od dostępnych dokumentów, na jakich były trenowane; a te najbardziej wartościowe dla branży technicznej czy medycznej są zazwyczaj poufne; dlatego LLMy nadają się do tekstów ogólnych i marketingowych, ale już nie do dziedzin specjalistycznych.

Uwzględniając powyższe cechy, najważniejsze różnice pomiędzy NMT i LLM to:

• specjalizacja (NMT) vs. uniwersalność (LLM)

• dokładność (NMT) vs. płynność w tłumaczeniu (LLM)

Tłumaczenia maszynowe w BTD Services

Nie korzystamy z darmowych silników maszynowych, które nie nadają się do profesjonalnego wykorzystania w tłumaczeniach specjalistycznych, zarówno ze względu na przeznaczenie głównie do tekstów ogólnych, jak i ze względu na brak ochrony poufności informacji (wprowadzone dane są wykorzystywane do trenowania modeli) i bezpieczeństwa danych.

Tłumaczenia neuronowe bez dodatkowego sprawdzenia powinny być używane tylko przy tłumaczeniach prywatnych, wewnętrznych, mało istotnych, gdzie ogólne poznanie sensu tłumaczonego tekstu będzie wystarczające. W pozostałych przypadkach zalecamy skorzystanie z usługi MTPE, czyli tłumaczenia maszynowego z postedycją.

W BTD Services korzystamy z innowacyjnego, specjalistycznego silnika MT dedykowanego takim dziedzinom jak technika, medycyna i prawo.

Nasze rozwiązanie, dzięki funkcji samo-adaptacji — polegającej zarówno na uczeniu się w czasie rzeczywistym z tłumaczeń użytkowników, jak i na wykorzystywaniu archiwalnych pamięci tłumaczeniowych — sprawia, że tłumaczenie jest idealnie dopasowane do potrzeb każdego klienta.

I co równie ważne, zapewnia pełne bezpieczeństwo i poufność Państwa dokumentów - wprowadzone dane nie są wykorzystywane do trenowania modelu, nie ma do nich także dostępu dostawca rozwiązania. Służą tylko i wyłącznie realizacji Państwa projektu.

Wysokiej jakości tłumaczenie maszynowe z profesjonalną postedycją umożliwia:

• obniżenie kosztów tłumaczeń — na poziomie 20%–30%, przy zachowaniu jakości porównywalnej z tłumaczeniem w pełni wykonanym przez tłumaczy; ORAZ

• przede wszystkim skrócenie czasu realizacji — dzięki czemu możemy Państwu dostarczać projekty szybciej i realizować większe zlecenia w krótszym czasie!

Zapraszamy do skorzystania z naszego doświadczenia!