Jätkates Digitarga kasutamist oled teadlik küpsiste kasutamisest.

Paljud meist on Google’i tõlkevõimalusi juba kasutanud. Aga kui tihti oleme õnnestunud, õigesti lauseid tõlkinud? Tõlketeenuse väljatoomisest on juba 10 aastat möödunud, kuid siiamaani oli kõige olulisemaks probleemiks tõlgete ebatäpsus. Nüüd on Google’i inseneridel kavatsus see probleem lahendada, kasutades neurovõrke.

Сравнение качества переводов между основными языками Google Translate. PBMT - прежний (статистический) алгоритм перевода. GNMT - нейросетевой алгоритм.
Google’i tõlke peakeelte tõlkede kvaliteedi võrdlus. PBMT – tavaline (statistiline) tõlkealgoritm. GNMT – neurovõrgualgoritm. Allikas – Google Research.

 

Uus algoritm vähendab vigade kogust 55–85% võrra

Google’i tõlke uue algoritmi põhimõte on selline, et maksimaalselt sobiva (soovitatava) tõlke valimise asemel jagab programm lause mitmeks omavahel seotud osadeks ning tõlgib neid kontekstist lähtudes. Google Research väidab, et uus algoritm (GNMT, Google Neural Machine Translation) vähendab vigade kogust 55–85% võrra, mis parandab masintõlke kvaliteeti oluliselt.

Koos oma uurimistöö ning tema tulemuste publitseerimisega integreeris Google neurovõrgualgoritmi tõlkesse hiina keelest inglise keelde – umbes 18 miljonit tõlget päevas kuulub just selle keelepaari teenindamisele. Uus tõlkealgoritm arendatakse ja uuritakse ka teiste keelepaaride jaoks, mõned neist saavad testversioonid juba lähikuudel.

Sõltumata sellest, kui kaugele on GNMT’i arendamine jõudnud, jätkab automatiseeritud tõlketeenus ka vigade andmist, näiteks nagu tõlkimisel terve sõnade ignoreerimine või harva kasutatavate terminite vale tõlgendamine. See tähendab, et ajani, kui masinad saavad inimesi tõlkimisel tõesti asendada, on veel tükk aega liikuda.

 

ehk nik_ye usub, digitehnoloogia peab aitama tööd tehes säästa aega, samas aitama ka igapäevases elus (Google Maps, netipangad) ning vabal ajal (meelelahutus ehk videomängud, filmilaenutus). Tema põhilisteks kaaslasteks on nutitelefon koos netiga, Spotify ja erinevad pilveteenused pilved. "Tänane digiolevik algas lapsepõlves Nintendo Famicomi mängimisega ja lasteaias Windows 98 kasutamise oskuste omandamise ja samas DOS-mängude mängimisega," meenutab ta. "6-aastasena sain endale oma arvutit, aasta pärast saime koju kaabelinterneti, mille pärast veetsin palju aega arvutites ja vanades mängusüsteemides." Siiamaani on tema uhkuseks Jaapanist toodud Sega Dreamcast. "Digitarklust on minu joaks oluline levitada selleks, et rahvas teaks, miliseid innovatiivseid lahendusi maailmas tänapäeval pakutakse."

Kommentaarid