ОСНОВНІ ПРИНЦИПИ ТА ОБМЕЖЕННЯ НЕЙРОННОГО МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ - ШЕВЧЕНКО, Ольга; ОГУРЦОВА, Ольга (Актуальні питання іноземної філології, 2022)
У статті розглядається специфіка системи нейтронного машинного перекладу, що здійснюється за допомогою нейронних мереж. Розглядається механізм роботи нейтронного машинного перекладу, його відмінності від інших систем машинного перекладу, його складові частини, а також існуючі недоліки системи. Системи нейронного машинного перекладу використовують штучні нейронні мережі, які навчаються з використанням великої кількості паралельних пар речень («паралельний корпус»). Ці мережи здатні читати слова або речення з вихідної мови та перекладати їх на цільову мову. Проте, зіставлення слів та розбивка на фрази вже не потрібні. І це є основною відмінністю між системою NMT та іншими системами перекладу, такими як RbMT (машинний переклад на основі правил), або SMT (статистичний машинний переклад). Щоб створити систему NMT, знадобиться кілька мільйонів пар речень, попередньо перекладених перекладачами. Всі сучасні системи NMT обладнані механізмом «кодер-декодер» та механізмом «уваги». Особлива роль механізму «уваги». полягає в тому, щоб в процесі перекладу передбачати кожне наступне слово. Зосереджуючись на одному чи кількох словах вихідного речення, механізм «уваги» додає цю інформацію до закодованого повного тексту. Цей процес схожий на поведінку людини-перекладача, яка спочатку читає все речення, а потім дивиться на окремі вихідні перекладені або ще не перекладені слова і фрази. Незважаючи на такі переваги, як швидкість, система NMT має також ряд недоліків. Найчастіше спостерігаються помилки, які впливають на адекватність перекладу, а також мають місце пропуски та додавання змісту при перекладі Передача семантичного змісту з вихідної мови на мову перекладу часто призводить до неправильного тлумачення. Вихідні фрази мають бути дуже чіткими, зрозумілими та без двозначності, щоб уникнути неякісного перекладу.