Чем заменить гугл переводчик

Почему Google Переводчик и аналоги работают неидеально: как устроены их алгоритмы

Над автоматическими переводчиками начали работать ещё в середине XX века. После одного из успешных экспериментов в газетах писали, что скоро ручной перевод будет не нужен — переводчиков-людей заменят машины. С тех пор прошло 70 лет, но автоматический перевод всё ещё делает глупые и грубые ошибки. Что с ним не так?

Почему раньше онлайн-переводчиками было невозможно пользоваться без смеха

Ещё 5-7 лет назад любой онлайн-переводчик выдавал наборы фраз, в которых с трудом можно было уловить смысл текста. Если вы переводили с иностранного языка на родной, то это можно было исправить. Но при переводе с родного языка на иностранный сразу было видно, что поработал Google Translate или другой переводчик. Виной всему была сама технология — статистический машинный перевод.

Чтобы лучше понимать, почему переводчики раньше были такими топорными, давайте коротко пройдёмся по основным технологиям, которые использовались для обработки текстов на разных языках. Работа над автоматизированными системами перевода начались ещё в середине XX века. Сначала в них использовали правила, которые составляли лингвисты. Их количество было огромным, а результат работы всё равно провальным. Переводчики не справлялись с многозначными словами и не понимали устойчивые выражения.

Разочарование от первых систем перевода было таким большим, что почти 30 лет никто не вкладывал в эту сферу большие деньги. Всё изменилось в начале 1990-х годов, когда одна из исследовательских групп компании IBM разработала новую переводную модель. Ключевая идея технологии — концепция канала с ошибками, которая рассматривает текст на языке A как зашифрованный текст на языке Б. Задача переводчика — расшифровать фрагмент.

Основой для модели IBM стали документы канадского правительства, написанные на английском и французском языках. Именно эта пара стала первой, над которой стали работать специалисты. Они собрали вероятности для всех сочетаний слов определённой длины на одном языке и вероятности для соответствия каждого из таких сочетаний сочетанию на другом языке. Фактически алгоритм пытается найти самую частотную фразу на языке А, которая имеет хоть какое-то отношение к фразе на языке Б.

Система статистического машинного перевода IBM стала прорывной. С появлением интернета у специалистов появился доступ к огромному количеству данных на разных языках. Исследователи сконцентрировались на сборе корпуса параллельных текстов — одинаковых документов, написанных на разных языках. Это протоколы международных организаций, научные материалы, публицистика. При их изучении устанавливалось соответствие предложений и слов. Например, при сравнении текстов на разных языках система понимает, что «cat» и «кошка» — вероятные переводы друг друга.

В статистической модели машинного перевода каждому слову и фразе соответствует числовой идентификатор, который определяет частоту использования в языке. При переводе предложение разбивается на независимые части. Для каждого элемента этого массива подбирается потенциальный перевод. Затем система собирает несколько вариантов предложения на другом языке и выбирает из них оптимальный с точки зрения сочетаемости слов.

Но машинный перевод всё равно работал неидеально. Главная проблема состояла в том, что слова и фразы переводились независимо. Переводчики не учитывали контекст и даже не согласовывали части предложения. Другая проблема — нехватка параллельных текстов. Из-за этого сложно установить соответствие. В качестве универсального связующего языка в статистическом машинном переводе используется английский.

Если параллельных текстов между двумя языками мало, то перевод выполняется в два этапа. Например, при переводе с русского на малайский порядок будет такой: сначала с русского на английский, затем с английского — на малайский.

Результат получается близким к натуральным, но даже в такой короткой цепочке могут возникнуть ошибки из-за многозначных слов.

Нейросети сделали перевод заметно лучше — иногда его сложно отличить от человеческого

Нейросети тоже анализируют массив параллельных текстов — в этом смысле ничего не изменилось. Но вместо простых идентификаторов при нейросетевом подходе используется векторное представление. Каждый вектор состоит из чисел, которые характеризуют слово по лексическим и семантическим признакам.

При статистическом машинном переводе исходное предложение разбивается на слова и фразы, после чего система ищет для них соответствие в другом языке. При нейросетевом переводе предложение переводится целиком. Оно превращается в векторное пространство, где у каждого слова есть вектор длиной в несколько сотен чисел. Нейросеть определяет взаимосвязь между словами, даже если они находятся в разных концах предложения. Поэтому перевод получается более натуральным.

Несмотря на появление нейросетевого подхода, от статистического машинного анализа пока полностью не отказались. Например, в Яндекс.Переводчике используется гибридная модель перевода, которая включает статистический и нейросетевой подходы. После обработки текста двумя моделями в работу включается алгоритм, который выбирает лучший вариант.

Перевод стал лучше, но всё ещё очень много ошибок. Нейросети не справляются?

Количество ошибок в переводе зависит от многих факторов. Среди них — родство языков и объём данных, на которых была обучена нейросеть.

Например, алгоритмы Google Translate обучали на языковых парах «английский — испанский» и «английский — французский». Судя по результатам исследования, профессиональные переводчики оценили качество обработки текста в этих парах почти на уровне человеческого перевода.

Чем ближе языки друг к другу по структуре, тем выше точность перевода. Но если взять языки из разных систем — например, русский и японский, то здесь универсальные переводчики начинают хромать.

При нейросетевом переводе тоже используется корпус параллельных текстов. Соответственно, сохраняется проблема с нехваткой данных. Если параллельных текстов не хватает для перевода, в ход идёт язык-посредник — английский. Из-за этого возникают неточности. Вы можете сами это легко проверить, если переведёте предложение последовательно на несколько языков.

Например, вот перевод одного из абзацев из этой статьи: русский — английский — монгольский — венгерский — русский. Было так:

«Количество ошибок в переводе зависит от многих факторов. Среди них — родство языков и объём данных, на которых была обучена нейросеть».

Перевод получился корявым. С другой стороны, это абсолютно бессмысленный эксперимент. Вряд ли в реальной жизни кому-то требуется такая цепочка. Но результаты проверки как раз показывают, что происходит с переводом, когда между языками не хватает параллельных текстов.

Как можно улучшить работу онлайн-переводчиков

По словам разработчиков из команды Яндекса по машинному переводу, один из перспективных путей улучшения качества переводчиков — усиление роли контекста. Он может включать предыдущее предложение, информацию о сущностях и лицах, упомянутых в тексте, сведения о том, из какого места на веб-странице взят фрагмент.

Любой специалист по переводу скажет, что чем больше контекста или справочной информации, тем проще обрабатывать текст. Это легко проверить. Когда вы учите язык и начинаете на нём читать книги или смотреть фильмы, то часть слов понимаете просто из контекста.

Как это работает на примере онлайн-переводчика? Самая очевидная ситуация — система при переводе обращает внимание на предыдущее предложение. Как минимум это позволяет решить проблему с местоимениями. Учитывая контекст предыдущего предложения, переводчик выбирает правильный род для подлежащего или дополнения.

Улучшить качество перевода помогает также добавление в обучающий массив аудио и видео. Сейчас разработчики собирают данные. Например, если в приложении Google Translate запустить режим «Преобразование речи в текст», то появится предупреждение о том, что сделанная вами аудиозапись будет отправлена на обработку в Google. Компания может хранить расшифровку аудио в течение определённого времени в целях улучшения «Переводчика».

Сложность обработки аудиозаписей в том, что в них часто нет контекста. Когда люди разговаривают друг с другом, даже через переводчика, они используют и другие способы коммуникации — например, жестикулируют. Однако добавление аудио всё равно приносит пользу — чем больше данных, тем точнее перевод.

Помогают сделать сервисы лучше и люди. Например, в Яндексе работает группа лингвистической экспертизы, в которую входят редакторы-эксперты и переводчики. Они передают тексты в выборку для машинного обучения.

Google предлагает пользователям стать участниками сообщества «Переводчика», чтобы улучшать качество переводов и добавлять новые языки. Участники сообщества проверяют переводы. Варианты с высокими оценками от специалистов показываются со специальным значком — вы наверняка его видели.

Внести свою лепту в развитие «Google Переводчика» может каждый. Например, можно нажать на кнопку «Редактировать перевод» и предложить свой вариант. Он будет отправлен на рассмотрение участникам сообщества. Если они проголосуют за ваш вариант как за корректный, то он станет основным в переводчике.

Чтобы голосовать за варианты перевода и добавлять свои фразы, нажмите на кнопку «Сообщество» на главной странице Google Translate. Система предложит выбрать два языка. После этого вы сможете выбирать корректные варианты и делать онлайн-переводчик лучше.

Сейчас работа Google Translate, Яндекс.Переводчика и других подобных сервисов всё ещё кажется неидеальной. Но если оглянуться назад, то они стали переводить тексты намного точнее. По крайней мере, их возможностей уже сейчас достаточно для того, чтобы свободно общаться с носителями разных языков.

Источник

Мы нашли лучший аналог Google Transalate. Рассказываем

Необходимость в переводчике рано или поздно встает у каждого. У некоторых в нем возникает необходимость в разговорной речи, другие переводят текстовые материалы на работе. Так или иначе, впервые столкнувшись с необходимостью переводчика, 90% пользователей обращается к сервису Google Translate. За последние годы разработчики Google серьезно поработали над ним, однако часто возникают сложные ситуации, где всенародный любимец просто бессилен. Это касается преимущественно сторонних от английского языков и сложных контекстных нюансов. В статье предлагаем вам отличную альтернативу сервиса от компании Google.

Давно ищете качественный аналог переводчика от Google? Так вот он.

В своей прошлых статьях я уже касался вопроса перевода на Mac. Translate Tab — отличный подручный инструмент, когда есть необходимость первой срочности. Однако бывают случаи, когда надо подойти к процессу перевода с умом. У DeepL по заявлению разработчиков самая высокая точность перевода в сравнении с аналогами. В этом приложению помогает отлично настроенный искусственный интеллект. И из этого вытекает первая его особенность — малое количество поддерживаемых языков. Сервис поддерживает перевод с 11 языков: английский, русский, немецкий французский, испанский, португальский, итальянский, нидерландский, польский, китайский и японский. В отличие от аналогов DeepL отлично переводит информацию, полностью сохраняя контекстное повествование. Когда вы переводите целую статью, приложение полностью подстраивается под текст и в итоге получается цельный, емкий, органичный рассказ, что не может не радовать.

Стартовая страница веб версии переводчика DeepL.

Мой коллега Иван Герасимов в недавней своей статье рассказывал о том, что интернет банкинг в России добился большого успеха во многом потому, что для нашей страны система банков нова. Поэтому в России сразу была возможность учесть ошибки и недоработки зарубежных банковских гигантов. С DeepL примерно тоже самое. DeepL Переводчик выпущен в 2017 году немецкой компанией «DeepL GmbH» из Кельна. А Версия DeepL Translator для Windows и Mac вышла в 2019 году. Это еще один большой плюс в копилку этой разработки.

Переводчик имеет официальные приложения на iOS, iPadOS и Mac. Для владельцев Android есть приложения сторонних разработчиков, в качестве которых мы не можем быть до конца уверены.

Что отличает качество перевода DeepL в сравнении с аналогами?

Кажется в 2021 году пользователя крайне сложно удивить новыми технологиями. В машинном обучении многие смартфоны добились крайне высоких результатов. Посмотрим, чем нас порадует компания Apple этой осенью. Об этом уже не раз писали мои коллеги, но важно понимать, что слухи часто не совпадают с реальным опытом использования.

Служба использует сверточные нейронные сети. Перевод генерируется с помощью суперкомпьютера, вычислительная мощность которого составляет 5,1 петафлопс, работающего в Исландии. Свёрточные нейронные сети, как правило, несколько лучше подходят для перевода длинных последовательных словосочетаний, но до сих пор не использовались конкурентами, которые предпочитали использовать рекуррентные нейронные сети либо статистический перевод.

Мы предполагаем, что такие компании, как Google или Microsoft, также располагают очень хорошими данными для обучения нейронных сетей переводу. С другой стороны, мы внедрили много инновационных разработок в математику и методологию нейронных сетей, с помощью которых мы можем упрочить наши лидерские позиции», — говорит команда DeepL по поводу своей конкуренции со сторонними сервисами.

Еще одной важной уникальной фичей данного приложения служит функция Глоссарий, которая позволяет вручную настроить как должен быть переведён тот или иной термин в тексте. Это отлично пригодится как для крупных компаний, имеющих свою уникальную терминологию, так и для рядовых пользователей, для того чтобы исключить разговорные фразы.

Функция Глоссарий в переводчике DeepL.

Подписывайтесь на нас в Яндекс.Дзен, там мы публикуем самую свежую информацию о новинках из мира мобильных технологий.

Сколько стоит перевод текста в приложении DeepL?

Приложение позволяет бесплатно переводить текст до 5к символов. За большее количество текста предлагает платную подписку:

Как DeepL справляется со сложным переводом?

Я протестировал DeepL в разных сложных ситуациях и его точность меня крайне обрадовала. Я долго подбирал слова, для того чтобы описать качественный перевод. Но много лет назад за меня уже придумали качественное описание. Приложение сделано с немецкой точностью. Посмотрите сами.

Перевод с языка через DeepL

Что ни говори, а с английского переводят гораздо чаще, чем с других языков. Для начала попробуем самый легкий вариант. Однако текст возьмем сложнее разговорной лексики. Все-таки любой переводчик должен справляться с английским во много раз лучше других языков.

Перевод с английского. Приложение DeepL.

Перевод Google Translate с родного для него английского языка.

В целом отличия небольшие. Но в последнем абзаце DeepL все-таки немного впереди. Оба перевода передают полную картину, однако в отдельных предложениях есть небольшие различия.

Перевод с французского языка с помощью DeepL

Перевод с помощью приложения DeepL c французского языка.

Перевод с французского языка с помощью Google Translate.

Перевод был осуществлен с французского языка с уровнем сложности B2. Оба переводчика справились не отлично, но местами DeepL действительно гораздо лучше понимает контекстное повествование. Здесь также важно понимать: качественный перевод на первый взгляд мало отличается от некачественного. Но разница между «Цитирую» и «Я цитирую» действительно большая. Если вы беретесь за изучение нового, ранее незнакомого языка, хороший учитель всегда скажет о том, что «переводить» в привычном понимании слова крайне не рекомендуется и не правильно. Язык необходимо чувствовать и понимать особенности культуры его носителей. В университете я часто смеюсь над иностранными студентами фразами вроде «Бери ношу по себе, чтоб не падать при ходьбе». Даже чисто разговаривающие иностранцы почти никогда меня не понимают. Это еще одна причина, по которой DeepL работают в правильном направлении. Культура перевода должна быть полностью переработана и отформатирована, а новые технологии нейронных сетей должны нам в этом помочь.

Перевод с китайского языка с DeepL

Китайский язык по праву один из самых сложных в мире. Во многом это объясняется структурой языка, отличающейся от других стран. Для перевода с китайского я взял текст базового уровня. Считается, что образованный человек должен знать как минимум 5000 знаков, чтобы прочесть газету. Возьмем текстовый материал того же уровня.

Перевод с китайского с помощью DeepL.

Перевод с китайского Google Translate.

Я думаю, можно сделать окончательный вывод: за технологией сверхточных нейронных сетей стоит будущее. Во всех случаях перевода у американской компании четко просаживается другой алгоритм работы. Справедливости ради, Google справился тоже неплохо, но часто не попадает в тематику и выдает некоторые термины, которые, однозначно, требуют ручной доработки.

Красивый и удобный переводчик — это DeepL

Вместе с тем, прошу обратить ваше внимание на интерфейс приложений. Немецкий аналог Google Translate показывает гораздо более привлекательную картинку, что не может не радовать. Простая, интуитивно понятная навигация делает переводчик для меня лучшим в своем роде. Надеюсь сторонние разработчики приложений для перевода будут стараться и впредь. Ведь благодаря конкуренции, обычный пользователь всегда остается в плюсе.

А какими приложениями для перевода пользуетесь вы? Слышали о DeepL раньше? Обязательно поделитесь мнением по этому поводу в нашем Телеграм чате.

Источник

Чем заменить продукты Google: подборка альтернатив, которые не будут за вами следить

Авторизуйтесь

Чем заменить продукты Google: подборка альтернатив, которые не будут за вами следить

Бизнес-модель Google основана на сборе данных и рекламе — только за 2018 год компания получила 116 млрд долларов дохода с рекламы. Больше данных — лучше реклама — больше выручка, поэтому вторжение в ваше личное пространство будет становиться всё более заметным. Обеспокоенность по поводу конфиденциальности и защиты личных данных в Интернете растёт, и всё больше людей начинают искать альтернативы продуктам Google. Если вы параноик, не хотите спонсировать всепоглощающую машину Google или имеете какие-то другие причины найти замену её продуктам, то вам пригодится эта подборка альтернатив.

Поиск Google

Примечание За исключением Mojeek, все представленные здесь поисковики являются метапоисковыми движками, т. е. они формируют поисковую выдачу на основе выдачи других поисковиков вроде Bing и Google.

Gmail

Может, Gmail популярен и удобен, но у него есть три основных недостатка:

Когда вы залогинены в аккаунте Gmail, Google легко может отслеживать вашу активность на сайтах с Google Analytics или AdSense.

Вот 10 альтернатив Gmail, более надёжных в плане конфиденциальности:

Chrome

Chrome — хороший браузер, который не менее хорош в сборе данных о вас. Вот несколько альтернатив:

Есть ещё такие браузеры, как Safari (от Apple), Microsoft Internet Explorer/Edge, Opera и Vivaldi, но и у них хватает проблем с конфиденциальностью.

Google Диск

Если вам нужно безопасное облачное хранилище, то взгляните на следующие варианты:

Конечно, помимо этих сервисов есть Dropbox, но если вам действительно важна конфиденциальность, то это не лучший вариант.

Google Календарь

Вот несколько альтернатив календарю от Google:

Если вам нужно решение, совмещающее в себе функциональность почты и календаря, то взгляните на следующие сервисы:

Google Документы / Таблицы / Презентации

Документам Google есть много альтернатив. Ближайшая из них, Microsoft Office, не славится заботой о конфиденциальности, поэтому посмотрим на другие варианты:

Google Фото

YouTube

Замены YouTube в основном делятся на две категории — альтернативные фронтенды для YouTube (контент берётся всё ещё оттуда) и видео-платформы со своим контентом:

Google Переводчик

Google Analytics

Есть разные причины найти замену Google Analytics, включая наличие более быстрых и юзер-френдли альтернатив, которые, к тому же, уважают конфиденциальность ваших посетителей:

Стоит отметить, что многие сайты используют Google Analytics из-за того, что проводят кампании Google AdSense. Без Google Analytics отслеживать эффективность этих кампаний может быть сложно.

Google Карты

В качестве альтернативы Картам на десктопе можно использовать OpenStreetMap.

Для мобильных устройств есть следующие варианты:

Также есть такая «альтернатива» как Waze, чьим владельцем является Google.

Google Play Store

На данный момент лучшей альтернативой Google Play Store является использование F-Droid в связке с Yalp store. Как поясняется на официальном сайте, F-Droid — это устанавливаемый каталог бесплатных open-source приложений для Android. После установки F-Droid можно установить Yalp store, который позволяет скачивать приложения из Google Play Store напрямую в виде APK-файлов.

Больше информации можно найти на сайте F-Droid или в репозитории на GitHub. Другие альтернативы Play Store включают:

Google Chrome OS

Конечно, есть ещё такие операционные системы, как Windows и Mac OS. Windows, особенно Windows 10, успела «прославиться» проблемами с конфиденциальностью. Система от Apple тоже недалеко ушла со сбором пользовательских данных и сотрудничеством с АНБ.

Android

Если не считать iOS альтернативой Android (по вышеупомянутым причинам), вот несколько вариантов:

Google Hangouts

Google Domains

Google Domains — это сервис регистрации доменов. Вот несколько альтернатив ему:

Источник