Курсовая с практикой на тему Особенности применения нейросетевых технологий в переводе ( PROMPT, Google, Microsoft)

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ. 3

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ
ИССЛЕДОВАНИЯ ОСОБЕННОСТЕЙ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПЕРЕВОДЕ.. 5

1.1 Машинный
перевод как предпосылка нейросетевого перевода. 5

1.2 Понятие
и история создания нейросетевого перевода. 16

1.3 Обучаемость
системы нейронного машинного перевода, как искусственного интеллекта. 18

Выводы по главе 1. 21

ГЛАВА 2. ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
НЕЙРОСЕТЕВЫХ ПРОГРАММ PROMPT, GOOGLE, MICROSOFT.. 23

2.1 Положительные и отрицательные
аспекты использования нейросетей в переводе в зависимости от языков перевода. 23

2.2 Опыт использования нейросетевых
технологий. 25

2.3 Использование программ машинного
перевода PROMT, Google, Microsoft в мировой практике. 29

Выводы по главе 2. 31

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.. 33

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ… 35

Введение:

Современный мир пронизан компьютерными и
информационными технологиями. Применение автоматизированных технологий
распространилось практически на все области профессиональной деятельности и
коммуникации. Не являются исключением и лингвистика, и перевод. Стоит отметить,
что в контексте глобализации, формирования принципов международной коммуникации
на первый план выходит скорость перевода, что способствует ускорению
коммуникации. Кроме того, следует учитывать и роль английского языка как языка
международного общения. Все это подразумевает важность использования
современных технологий в переводческой деятельности.

В контексте повышения масштаба объемов коммуникации в
современном мире увеличивается и объем текстов, которые нуждаются в переводе.
Новая информация, которая должна быть переведена, появляется непрерывно.
Следовательно, классический подход к переводу уже не эффективен, более
рациональным является использование компьютерных технологий, ввиду скорости
получения результата переводческой деятельности.

Актуальность темы настоящего исследования
обуславливается тем, что в современном мире поток информации, требующий
перевода, настолько велик, что без использования компьютерных информационных
технологий он уже не может быть обработан. В этом контексте на первый план
выходит именно нейронный машинный перевод.

Объектом исследования является нейросетевой перевод.

Предметом исследования являются особенности применения
технологий нейросетевого перевода в современной переводческой практике.

Цель настоящего исследования состоит в том, чтобы
изучить особенности применения технологий нейросетевого перевода в современной
переводческой практике.

Поставленная цель подразумевает решение следующих
задач:

1. Определить место
машинного перевода в современной лингвистике;

2. Рассмотреть историю
возникновения нейросетевого перевода;

3. Выявить природу
нейросетевого перевода в контексте технологии искусственного интеллекта;

4. Выявить сильные и
слабые стороны нейросетевого перевода;

5. Рассмотреть
существующий опыт использования нейросетевого перевода;

6. Рассмотреть роль и
место основных программ машинного перевода — PROMPT, Google, Microsoft.

Методологическая база исследования включает в себя
работы следующих ученых: А.В. Банарцева, Е.А. Белобородова, К.А. Дроздова, С.М.
Калинин, В.В. Котенко, Ю.Н. Марчук, О.В. Митренина, Л.Л. Нелюбин, В.В, Роганов,
А.А. Херина и др.

Практическая значимость работы состоит в том, что его
результаты могут быть полезны в контексте изучения особенностей машинного
перевода, а также при изучении проблематики теории и практики перевода с
применением современных технологий.

Структура настоящего исследования обусловлена
поставленными целью и задачами. Работа состоит из введения, двух глав,
заключения и списка использованной литературы.

Заключение:

Подводя итог проведенному
исследованию, стоит отметить, что технология машинного перевода обусловлена
компьютеризацией и цифровизацией всей жизни, в любых профессиональных сферах. В
основе этой технологии лежат алгоритмы, которые позволяют быстро и без
существенных денежных затрат получать текст перевода. Технология машинного
перевода непрерывно развивается, и программисты в рамках работы с лингвистами и
переводчиками стремятся исправить недостатки программ этого типа. Нейросетевой
перевод является логичным продолжением машинного перевода. В его основу
положена работа нейронных сетей, которые оперируют не отдельными словами и их
эквивалентами, а более широким контекстом, всей фразой или фрагментом текста.
Залогом продуктивной работы нейронной сети является наличие масштабного объема
примеров перевода предложений в рамках конкретной языковой пары, на которых
происходит «тренировка» нейронной сети для дальнейшего перевода. На сегодняшний
день нейроперевод наиболее эффективен для тех типов текстов, которые
характеризуются большим количеством клише и устойчивых оборотов, поскольку их
легче выявить и воспроизвести. Нейросети,
которые применяются для задач перевода, основаны на технологии искусственного
интеллекта, то есть, повышение их эффективности происходит по тем же правилам,
что и расширение потенциала применения искусственного интеллекта. Кроме того,
поскольку речь идет все же об изначально лингвистической задаче, существуют и
лингвистические подходы к повышению качества нейросетевого перевода.

У нейронного перевода, как и у любой
другой технологии, существуют свои преимущества и недостатки. Недостатки
сопряжены преимущественно с ненадлежащим качеством текста перевода.
Преимущества состоят в низкой стоимости, доступности технологии, а также в получении
быстрого результата, что в контексте перевода допустимо в ряде ситуаций.
Использование пары языков, которые распространены в рамках международной
коммуникации, подразумевает более высокий уровень перевода, так как нейросеть
получает масштабные материалы для обучения. Напротив, использование
нейросетевого перевода для пары нераспространенных языков чаще всего ведет к
переводу значительно более низкого уровня. Опыт использования нейросетевого
перевода показывает существенную эффективность этой технологии в том, что
касается перевода простых предложений, предложений с клише и терминами. Это
обусловлено тем, что для нейросети характерна работа с контекстами, с устойчивыми
языковыми структурами. В то же время, перевод культурно-маркированных текстов
требует последующего редактирования переводчиком-человеком, поскольку нейросеть
передает семантику предложений в полной мере, но искажает стилистические
особенности, культурно-исторические черты лексических единиц, характерных,
например, для классической художественной литературы. Ключевыми технологиями нейросетевого
перевода являются сегодня PROMT Neural, Google Translate, Microsoft Translator.
Они подразумевают повышение качества перевода, расширение сфер применения, а
также постепенный выход за пределы собственно текстов в письменном виде в
пользу перевода текстов в устной форме. По сути, речь идет о том, что нейросети
в переводе показывают свою эффективность, а также отмечается продуктивное
развитие этой технологии с течением времени, формирование дальнейших стратегий
развития.

Фрагмент текста работы:

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ
АСПЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ОСОБЕННОСТЕЙ ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПЕРЕВОДЕ 1.1
Машинный перевод как предпосылка
нейросетевого перевода В современной компьютерной лингвистике
понятие машинного перевода в узком смысле понимается как процесс перевода некоторого
текста с одного естественного языка на другой, который выполняется компьютером
полностью или почти полностью. Этот процесс подразумевает загрузку текста в
компьютер и получение на выходе текста перевода на языке перевода. Особенность
такого перевода состоит в том, что человек фактически не принимает участия в
переводе, работая с текстом на стадии постредактирования [23].

В широком смысле машинный перевод
воспринимается как область научного знания, расположенная на стыке лингвистики,
математики, информатики. Ее цель состоит в формировании систем, которые
позволяют осуществлять машинный перевод в узком смысле [12].

Необходимо кратко осветить историю
становления направления машинного перевода в современной лингвистике. В
середине XX
Уорреном Уивером была сформулирована концепция машинного перевода, и
впоследствии на базе Массачусетского технологического университета была
проведена первая конференция, направленная на рассмотрение этой проблематики.
IBM Mark II, разработанная компанией IBM совместно с Джоржтаунским
университетом, стала первым случаем разработки системы машинного перевода [24].

К.А. Дроздова отмечает,
что в начале 1950-х годов в США и Европе началось активное развитие технологий
машинного перевода. Тем не менее, на первых этапах реализации этой технологии
они не показывали достаточной продуктивности [8]. О.В. Митренина
подчеркивает, что среди причин низкого