Google Перекладач(англ. Google Translate) - веб-служба компанії Google, призначена для автоматичного перекладу частин тексту або веб-сторінок на іншій мові.
Для деяких користувачів мови пропонуються різні варіанти перекладу, наприклад, для технічних термінів, які повинні бути в майбутньому включеними в оновлену систему перекладу.
На відімну від інших сервісах перекладу, таких як Babel Fish і AOL, які використовують технологію SYSTRAN, Google використовує власне програмне забезпечення.
Компанія використовує самонавчальний алгоритм машинного перекладу.
У березні 2017 року Google повністю перевела движок перекладу на нейромережі для більш якісного перекладу [1].
У 2019 році Google представила нову модель синхронного перекладу мови “від початку до кінця” (англ. An End-to-End Speech-to-Speech Translation Model) - “Translatotron” [2].
Новини про те, що Google має намір створити універсальний перекладач з’явились у 2010 році [3].
На той час Google заявила, що розробляє програмне забезпечення, яке зможе здійснювати практично миттєвий голосовий переклад мови.
Франц Оч, глава перекладацького підрозділу Google, заявив, що відповідне комерційне рішення може з'явитися через кілька років.
Планувалося, що у майбутньому ця система дозволить людям легко розмовляти на різних мовах використовуючи смартфон.
Система буде «слухати» мовця, поки не розпізнає слово / фразу цілком, конвертувати це в текст, а потім перекладати текст на цільову мову і озвучувати.
Франц Оч підкреслив, що перед розробниками стоїть дуже важке завдання.
За його словами, головна проблема полягає в складності розпізнавання різних акцентів мови.
Машинний переклад за допомогою нейронних мереж заснований на методі глибокого навчання (deep learning).
В останні роки «нейронний» машинний переклад відзначився стрімким розвитком своїх технологій, навіть компанія Google оголосила, що її перекладацькі сервіси на даний момент в переважній більшості використовують цей метод перекладу, аніж їх попередній статистичний метод.
Нейронний машинний переклад Google (GNMT) — це система нейронного машинного перекладу, розроблена компанією Google і представлена в листопаді 2016 року, яка використовує штучну нейронну мережу для підвищення швидкості і якості перекладу в Google Перекладачі [4][5].
GNMT підвищує якість перекладу, застосовуючи метод машинного перекладу що базуеться на прикладах (EBMT), в якому система &quot;навчається на мільйонах прикладів&quot;.
Архітектура системного навчання GNMT була вперше випробувана на більш, ніж ста мовах, що підтримуються Google Перекладачем.
Завдяки потужній внутрішній структурі, система з часом вчиться створювати більш якісні і природні переклади.
GNMT здатна перекладати речення в цілому, а не частинами.
GNMT здатна виконувати інтерлінгвальний машинний переклад, кодуючи семантику речення замість того, щоб запам'ятовувати переклади окремих фраз [6].
Інші компанії включно з KantanMT, Omniscien Technologies та SDL також оголосили про подальше використання технології «нейронного» МП в 2017 році [4][5].
У 2017 році Google AI продемонстрував, що наскрізні моделі можуть перевершувати каскадні моделі [9].
Особливість наскрізної (англ. end-to-end model) моделі полягає в тому, що алгоритм безпосередньо перекладає сказане, минаючи етап конвертації в текст [7].
Інакше кажучи, це новий підхід до speech-to-speech перекладу.
Модель безпосередньо перекладає аудіозапис на аудіозапис і ґрунтується на одній sequence-to-sequence моделі з використанням механізму уваги [8].
Translatotron приймає на вхід спектограмми (візуальне представлення аудіохвиль) аудіозапиів і на виході генерує спектограмми.
Два компоненти “Translatotron” навчаються окремо:o vocoder (конвертує спектограмми в аудіохвилі);
o кодувальник промови спікера (опціональний компонент, який відповідає за реплікацію голосу на вхідному аудіозаписі).
Під час навчання модель використовує багатозадачну цільову функцію, яка передбачає транскрипти вхідного і цільового аудіозаписів одночасно з генерацією спектограм (Рисунок 1).
Однак під час інференса моделі текстові транскрипти не використовуються [10].
Як бачимо, “Translatotron” зберігає особливості мовця при перекладі : зберігає інтонацію, копіює дихання мовця, зберігає деякі характеристики голосу.
Перекладена мова все ще відтворюється надто роботизовано, проте імітація інтонацій людини надає їй більшу природність.
Варто зауважити, що з власного досвіду я зрозуміла, що читаючи текст, при тому, надиктовуючи першу половину з інтонацією 1, а другу половину з інтонацією 2, то “Translatotron” зберігає інтонацію 1 при озвучці перекладу.
Експеримент проводився на тексті з двох речень, кількість слів - 40.
Translatotron є першою цілковитою моделлю, яка може безпосередньо перекладати мовлення з однієї мови іншою.
Він також може зберігати особливості голосу спікера у вихідній мові.
Фахівці Google перевірили роботу алгоритму за допомогою BLEU-метрики, при якій машинний переклад порівнюється з перекладом, виконаним людиною.
Вони перекладали усне мовлення з іспанської на англійську мову.
За підсумками тестування фахівці визнали, що Translatotron поки поступається каскадній моделі.
Однак Translatotron — перша технологія, здатна безпосередньо перекладатимовлення однієї мови на мовлення іншої.
Поки ще Translatotron в тестуванні показує середні результати, і не може в повній мірі перевершити традиційну систему на даному етапі.
Однак, головна для дослідників мета досягнута - доведено принципову можливість такого перекладу.
Оскільки система заснована на глибокому машинному навчанні, це значить, що вона буде стрімко самонавчатися.
Після навчання система зможе перевершити всі існуючі системи синхронного перекладу.
Google все ще працює над перевагами в Translatotron.
Але не важко зрозуміти, як Translatotron незабаром може змусити іноземні мови взаємодіяти більш плавно, відтворюючи деякі нюанси, які втрачаються, коли робототехнічний голос синтезує текст у мовлення.
