Гибридный машинный перевод

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Гибридный машинный перевод (Hybrid machine translation — HMT) — интеграция разных подходов машинного перевода из возможных вариантов МП:[1]

Ожидается, что с помощью гибридной архитектуры удастся объединить преимущества этих подходов.[1] Машинный перевод на сегодняшний день представлен двумя основными технологиями: Статистический машинный перевод (Statistical machine translation — SMT) и Машинный перевод на основе правил (Rule-Based Machine Translation — RBMT).[2]

Разработчики software Hybrid MT[править | править код]

  • AppTek HMT[3] «TranSphere®» — полная интеграция SMT и RBMT методологий.
  • Asia Online[4] «SAIC’s OmnifluentTM Human Language Technology».
  • LinguaSys[5] «Carabao Machine Translation engine».
  • Systran[6][7] «SYSTRAN’s hybrid engine»
  • Polytechnic University of Valencia[8]
  • PROMT[2] «PROMT DeepHybrid»[9]

Подходы[править | править код]

Многоуровненвый[править | править код]

Этот подход к гибридному машинному переводу предполагает параллельное выполнение нескольких систем машинного перевода. Окончательный результат получается путем объединения результатов всех подсистем. Чаще всего в этих системах используются подсистемы статистического и основанного на правилах перевода, но были изучены и другие комбинации. Например, исследователи из Университета Карнеги-Меллона добились определенного успеха, объединив подсистемы перевода на основе примеров , передачи , знаний и статистического перевода в одну систему машинного перевода.

Статистическая генерация правил[править | править код]

Этот подход включает использование статистических данных для создания лексических и синтаксических правил. Затем ввод обрабатывается с использованием этих правил, как если бы это был переводчик на основе правил . Этот подход пытается избежать сложной и отнимающей много времени задачи создания набора всеобъемлющих, детализированных лингвистических правил путем извлечения этих правил из учебного корпуса. Этот подход по-прежнему страдает от многих проблем нормального статистического машинного перевода , а именно от того, что точность перевода будет сильно зависеть от сходства входного текста с текстом обучающего корпуса. В результате этот метод имел наибольший успех в приложениях, ориентированных на конкретную предметную область, и имеет те же трудности с адаптацией предметной области, что и многие системы статистического машинного перевода.

Многопроходный[править | править код]

Этот подход предполагает последовательную обработку ввода несколько раз. Наиболее распространенный метод, используемый в системах многопроходного машинного перевода, - это предварительная обработка ввода с помощью системы машинного перевода на основе правил . Выходные данные основанного на правилах препроцессора передаются в систему статистического машинного перевода , которая производит окончательный результат. Этот метод используется для ограничения объема информации, которую необходимо учитывать статистической системе, что значительно снижает требуемую вычислительную мощность. Это также устраняет необходимость в системе, основанной на правилах, быть полной системой перевода для языка, что значительно снижает количество человеческих усилий и труда, необходимых для создания системы.

На основе уверенности[править | править код]

Этот подход отличается от других гибридных подходов тем, что в большинстве случаев используется только одна технология перевода. Для каждого переведенного предложения создается показатель достоверности, на основе которого можно принять решение, попробовать ли вторичную технологию перевода или продолжить работу с исходным переводом. Omniscien Technologies - одна из компаний, использующих этот подход, при этом NMT является основной технологией, но возвращается к SMT, если показатель достоверности ниже порогового значения или длина предложения очень короткая (например, 1 или 2 слова). SMT также используется, когда общие шаблоны ошибок, такие как несколько повторяющихся слов, появляются последовательно, как это часто бывает с NMT, когда механизм внимания сбит с толку.

Гибридная технология «SMT и RBMT»[править | править код]

Гибридная технология перевода предполагает использование статистических методов для построения словарных баз автоматическим путём на основе параллельных корпусов, формирования нескольких возможных переводов как на лексическом уровне, так и на уровне синтаксической структуры предложения выходного языка, применения постредактирования в автоматическом режиме и выбор лучшего (наиболее вероятного) перевода из возможных на основе языковой модели, построенной по определенному корпусу выходного языка.[2]

Hybrid (SMT + RBMT) System различаются: (п.2.4.3[4])

  • Rule-based MT с пост-обработкой статистического подхода.
  • Statistical MT с предварительной обработкой по Rule-based подходу.
  • Полная интеграция RBMT и SMT.[3]

Статистический МП стремится использовать лингвистические данные, а системы с «классическим» подходом, основанном на правилах, применяют статистические методы.[2] Добавление некоторых "сквозных" правил, то есть создание гибридных систем, несколько[сколько?] улучшает качество переводов, особенно при недостаточном объеме входных данных, используемых при построении индексных файлов хранения лингвистической информации машинного переводчика, базирующегося на N-граммах.[10]

Объединение RBMT и статистического машинного перевода:

  • Лингвистический анализ входного предложения;
  • Порождение вариантов перевода;
  • Использование статистических технологий;
  • Оценка и выбор лучшего варианта перевода с использованием Языковой модели.[11][12][13]

Этапы Гибридной технологии SMT и RBMT:[2]

  • Обучение RBMT на основе параллельного корпуса с использованием статистических технологий;
  • Эксплуатация на основе натренированной системы.

Архитектура Гибридной технологии «SMT и RBMT»[править | править код]

В гибридном машинном переводе RBMT-система дополнена двумя компонентами[14]: модулем статистического постредактирования и модулем языковых моделей. Статистическое постредактирование позволяет сгладить RB-перевод, приближая его к естественному языку и при этом сохраняя четкую структуру синтезируемого текста. Языковые модели используются для оценки гладкости и грамматической правильности вариантов перевода, порождаемых гибридной системой.

Типичная архитектура HMT:[14]

  • Параллельный корпус;
  • Обучение;
  • Языковая модель;
  • Данные для постредактирования;
  • Правила синтеза;
  • Словарь терминологии.
  • Эксплуатация:
    •  — Гибридный перевод.

Принцип работы HMT[править | править код]

Совмещение, казалось бы, несовместимых методов перевода, а именно классической технологии машинного перевода Машинный перевод на основе правил (Rule-Based MT) и Статистический машинный перевод (Statistical MT) можно реализовать в гибридной технологии перевода.[15] Кардинальное отличие нового решения состоит в том, что вместо одного варианта перевода программа порождает множество переводов, число которых у одного предложения, в зависимости от многозначности слов, конструкций, и результатов статистической обработки, может доходить до нескольких сотен. Далее вероятностная модель языка позволяет выбрать самый вероятный из предложенных вариантов.

Алгоритм работы типичной HMT:[2]

  • Создание терминологического словаря из параллельных текстов для RBMT автоматическим путём.
  • Порождение всех возможных вариантов перевода на основе:
    •  — лексических вариантов;
    •  — вариантов синтеза разных конструкций;
    •  — применения постредактирования.
  • Выбор лучшего варианта, через реализованную Языковую модель.

Преимущества и недостатки[править | править код]

Что даёт гибридная технология перевода?

  • Быструю автоматическую настройку на основе Translation Memories заказчика;
  • Терминологическую точность перевода, а также единство стиля;
  • Получение дополнительных полезных данных — двуязычного терминологического словаря.

Преимущества и недостатки Машинного перевода на основе правил[править | править код]

Преимущества RBMT:[16]

Сохраняются:

  •  — синтаксическая и морфологическая точность;
  •  — стабильность и предсказуемость результата;
  •  — возможность настройки на предметную область.

Недостатки RBMT:

  •  — трудоемкость и длительность разработки;
  •  — необходимость поддерживать и актуализировать лингвистические БД;
  •  — «машинный акцент» при переводе.

Недостатки нивелируются за счет использования параллельных корпусов и статистических методов.

  •  — автоматическая настройка лингвистических баз данных (быстрое и качественное извлечение терминологии),
  •  — исчезает «машинный» акцент при переводе (варианты синтеза и постредактирование).

Преимущества и недостатки Статистических систем перевода[править | править код]

Преимущества SMT:[17]

  •  — быстрая настройка;
  •  — легко добавлять новые направления перевода;
  •  — гладкость перевода.

Недостатки SMT:

  •  — «Дефицит» параллельных корпусов;
  •  — многочисленные грамматические ошибки;
  •  — нестабильность перевода.

См. также[править | править код]

Примечания[править | править код]

  1. ↑ 1 2 Архивированная копия. Дата обращения: 27 марта 2013. Архивировано 13 марта 2016 года.
  2. ↑ 1 2 3 4 5 6 Гибридная технология перевода.-Ю.Епифанцева,ООО<ПРОМТ>,Конференция "Рос.интернет-технологии",2011. Архивировано 8 апреля 2013 года.
  3. ↑ 1 2 Request Rejected. Дата обращения: 29 марта 2013. Архивировано 4 марта 2016 года.
  4. ↑ 1 2 http://nlp.amrita.edu:8080/project/mhrd/ms/Final_Thesis.pdf (недоступная ссылка)
  5. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 29 марта 2013. Архивировано из оригинала 4 марта 2016 года.
  6. ↑ SYSTRAN's machine translation technology. Дата обращения: 1 апреля 2013. Архивировано 8 апреля 2013 года.
  7. ↑ SYSTRAN Hybrid Technology. Дата обращения: 1 апреля 2013. Архивировано 8 апреля 2013 года.
  8. ↑ http://web.iti.upv.es/~fcn/Students/ta/Talk-ToniL-PRACT_ISSUES-13_4p.pdf (недоступная ссылка)
  9. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 29 марта 2013. Архивировано 12 мая 2015 года.
  10. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 17 апреля 2013. Архивировано из оригинала 19 апреля 2014 года.
  11. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 1 апреля 2013. Архивировано 4 марта 2016 года.
  12. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 1 апреля 2013. Архивировано 5 марта 2016 года.
  13. ↑ Об автоматной аппроксимации реальных языков - скачать бесплатно автореферат на тему Дискретная математика и математическая кибернетика. Заказать доставку диссертации по матема … Дата обращения: 4 апреля 2013. Архивировано 8 апреля 2013 года.
  14. ↑ 1 2 Зачем нужна гибридная технология перевода.-А.Молчанов,ООО«ПРОМТ»,Конференция "AINL",2013. Архивировано 8 апреля 2013 года.
  15. ↑ Компания PROMT - переводчики и словари для перевода текста с английского, русского, немецкого, французского, испанского, португальского и итальянского языков. Дата обращения: 23 марта 2013. Архивировано из оригинала 8 апреля 2013 года.
  16. ↑ Архивированная копия. Дата обращения: 27 марта 2013. Архивировано из оригинала 9 ноября 2012 года.
  17. ↑ Зачем нужна гибридная технология перевода.-А.Молчанов,ООО<ПРОМТ>,Конференция "AINL",2013. Архивировано 8 апреля 2013 года.
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Гибридный_машинный_перевод&oldid=123413196