ההשפעה של תרגום מכונה סטטיסטי על הגלובליזציה

תרגום מכונה סטטיסטי חסך לעסקים רבים המון כסף וזמן ושיחק תפקיד מרכזי בגלובליזציה. בשנת 2022, עסקים חייבים להכיר ולהבין את היכולות של טכנולוגיות תרגום מכונה, כדי לשמר את יתרונם העסקי.

אומנם המערכות הקודמות הסטטיסטיות אינן מתוחכמות כמו מערכות תרגום המכונה שקיימות היום. אך הן שימשו בסיס למנוע תרגום המכונה הנוירו טבעי שכיום הפך לסטנדרט בתעשיית התרגום.

לאחר האכזבה ממנועי תרגום המכונה הראשונים שהיו מבוססי חוקים, IBM פיתחה מנוע תרגום מכונה שהפך לאחד ממנועי תרגום המכונה הסטטיסטיים הראשונים בשוק.

היא פיתחה אותו ב- 1990 והיו לו רק 80% דיוק בעת התרגום מאנגלית לצרפתית ולהפך. את המנוע הפחית את עבודתם של המתרגמים ב- 60%לכן חוקרי IBM נשארו אופטימיים לגבי התפתחויות הטכנולוגיה בעתיד.

במהלך השנים שחלפו, חוקרים הצליחו לעשות התקדמות טכנולוגית משמעותית במספר צמדי שפות אחרים כמו: סינית לאנגלית, אנגלית לגרמנית ספרדית לאנגלית. בשנת 2006 גוגל טרנסלייט הציג את מנגנון התרגום הסטטיסטי שלו, מנגנון שהפך לידוע בכל בית למרות פגמיו הרבים.

אז מה זה מנוע תרגום מכונה סטטיסטי? איך המנוע הזה מצליח בהשוואה לאלטרנטיבות אחרות? בוא נבדוק לעומק את מנוע תרגום המכונה הסטטיסטי. כך תוכלו לעשות החלטה מושכלת יחד עם חברת התרגום שתעבדו איתה, בעת הבחירה של טכנולוגיית תרגום מתאימה לצורכי הלוקליזציה שלכם.

מה זה תרגום מכונה סטטיסטי?

תרגום מכונה סטטיסטי הוא סוג של תרגום מכונה המשתמש במודלים מתמטיים, המאתרים תרגומים נפוצים למילה מסויימת, כדי לתרגם טקסט משפה אחת לאחרת באופן טבעי.

תרגום סטטיסטי מנתח מגוון של תרגומים קודמים בצמד השפות הרלוונטי. המאגר הגדול מאפשר למערכת תרגום מכונה סטטיסטי לזהות מה הן האלטרנטיבות הנפוצות והנהוגות באוכלוסייה ובתעשייה הרלוונטית לתרגום של מילה מסויימת. המאגר בוחר את המילים שיש להן את הסבירות הגבוהה ביותר להיות מדוייקות.

מאז שנת 2014, ברוב התעשיות עברו הלקוחות וחברות התרגום לתרגום מכונה נוירו טבעי. אך הרבה מחקרים מראים ששימוש בגישה היברידית, המשלבת תרגום מכונה סטטיסטי ותרגום מכונה נוירו טבעי מגבירה את הדיוק. חלק מחברות התרגום אף משתמשות בתרגום מכונה היברידי כשכבה נוספת של בדיקה, לצורך בקרת איכות.

הגישות הרווחות בתרגום מכונה סטטיסטי

כשהוצג לראשונה בשנת 1990, תרגום מכונה סטטיסטי נראה כשיפור גדול בהשוואה לתרגום מבוסס חוקים. חוקרים עיצבו את המודלים הסטטיסטיים כך שיתמודדו עם האתגרים הראשוניים של המנועים הללו וכך התחילו להשתמש בהם שימוש מסחרי.

תרגום מכונה סטטיסטי המבוסס על מילים

הגישה בתרגום סטטיסטי מבוסס על מילים היא פשוטה. תרגום של כל מילה בנפרד. לגישה הזאת יש מספר חסרונות. הגישה הזאת לא טובה בהתייחסות לקונטקסט של המשפט או לתחביר שלו. התוצאה עלולה להיות תרגומים לא מאורגנים שמאבדים את המשמעות של החומר המקורי.

תרגום סטטיסטי מבוסס על ביטויים

מנוע תרגום סטטיסטי מבוסס ביטויים מתרגם רצף של מילים. זו שיטת תרגום מורכבת יותר מתרגום המבוסס על מילים בודדות שמעניקה מענה לחלק מהחסרונות שלו.

המנוע מתרגם בעזרת פירוש המבנה התחבירי והקונטקסט של המשפט. התרגום בעזרת מנוע תרגום סטטיסטי מבוסס ביטויים אכן שומר את המשמעות המקורית של הטקסט המתורגם. אך החיסרון הוא שהתרגום לא נשמע טבעי.

תרגום סטטיסטי המבוסס על תחביר

מנוע תרגום סטטיסטי הופעל בשיטה זו מחלק את הטקסט ליחידות תחביריות. שיטת התרגום הזאת משפרת את השטף של הטקסט. זאת מכיוון שהשיטה מאפשרת הבנת משפטים טובה יותר. התרגום נשמע טבעי יותר מתרגום סטטיסטי מבוסס ביטויים.

מנוע תרגום מבוסס על ביטויים מחולקים היררכית (HPBT)

מנוע תרגום סטטיסטי מבוסס על ביטויים מחולקים היררכית, משלב תרגום סטטיסטי מבוסס על ביטויים שונים עם חלוקה היררכית בשפה הקיימת. המודל מתרגם את הביטויים על בסיס סבירויות.

ככל שתרגום של משפט מסוים נפוץ, כך יש יותר סיכוי שהמנוע יבחר בו כתרגום הנכון. מנוע זה מוצלח יותר בהבנת המשמעות הסמנטית והתחבירית בין מילים במשפט. משום כך מודל זה הוא הנפוץ ביותר בתעשיית התרגום.

מנוע תרגום סטטיסטי מבוסס על ביטויים מחולקים היררכית הוכח כמוצלח יותר ממנוע תרגום סטטיסטי מבוסס ביטויים במשימות שונות. משימות כמו: תרגום מכונה, איסוף מידע מנתונים רבים, ומענה על שאלות.

בשנים האחרונות הרחיבו את השיטה של תרגום המבוסס על ביטויים מחולקים היררכית גם לתחומים נוספים כמו: עיבוד שפה טבעית וראיה ממוחשבת.

יתרונות וחסרונות של תרגום מכונה סטטיסטי

תחילה נציין את היתרונות של תרגום מכונה סטטיסטי בהשוואה לתרגום מכונה מבוסס חוקים. לאחר מכן נציין את חסרונותיו של תרגום סטטיסטי לעומת תרגום נוירו טבעי.

מדוע תרגום מכונה סטטיסטי יותר טוב מתרגום מבוסס חוקים?

אלו היתרונות המובהקים של תרגום מכונה סטטיסטי בהשוואה לתרגום מכונה מבוסס חוקים:

חיסכון בכסף עבור עסקים – תרגום מכונה סטטיסטי הוא הוא מהיר וזול הרבה יותר מתרגום מכונה מבוסס חוקים, או מתרגום אנושי. לכן שימוש בתרגום סטטיסטי חוסך לעסקים זמן וכסף ניכרים. חיסכון של זמן וכסף מעניק יתרון תחרותי מהותי בתעשיות הטכנולוגיות, הרפואיות, או בתעשיות המסחר באינטרנט.

קל יותר לפתח כלי תרגום מכונה סטטיסטיים – מנועי תרגום מבוססי חוקים דורשות אימון ותכנות ארוך מאד על סמך החוקים של כל שפה. קשה מאד ליצור מאגרים עצומים כאלה המבוססים על מילונים וחוקי הדקדוק של כל שפה.

שפה היא דבר גמיש וחי המשתנה במהירות לכן כדאי לעשות שימוש במנועי תרגום מכונה סטטיסטיים. לעומת מנועים מבוססי חוקים מנועי תרגום סטטיסטיים גמישים יותר וניתן לפתח ולהתאים אותם במהירות למגמות המשתנות בשפה ולצרכים העסקיים.

אימון בעזרת כמויות גדולות של מידע – מנועי תרגום מכונה סטטיסטיים משתמשים ביעילות בכמויות הרבה יותר גדולות של מידע משיטות תרגום מסורתיות. כך ניתן לאמן אותם בעזרת כמויות עצומות של טקסטים שונים.

זה משמעותי במיוחד כאשר צריך לתרגם בשפות פחות נפוצות. ככל שיש יותר מידע זמין למנוע התרגום כך התרגום יהיה מדויק יותר.

למידה אוטומטית – האם ידעתם שמנועי תרגום סטטיסטיים מסוגלים ללמידת מכונה אוטומטית? הם יכולים ללמוד באופן אוטומטי חוקי תרגום על בסיס המידע שהם ניזונים ממנו. כך ניתן לעדכן אותם במהירות בלי צורך להעסיק מומחי תוכנה. כך ניתן לעדכן ולהתאים במהירות את מנוע התרגום לצורכי העבודה ולשפר את איכותה.

יצירת תרגומים רבים – מנועי תרגום סטטיסטיים מסוגלים לייצר כמויות גדולות של תרגומים למסמך נתון. ניתן להשתמש בו גם ליישומים אחרים כמו השגה וניתוח של מידע. כך ניתן לתת מענה למשתמשים רבים שיש להם השקפות שונות.

מנועי תרגום סטטיסטיים יוצרים תרגום שוטף וטבעי יותר- מנועי תרגום סטטיסטיים יוצרים תרגום שוטף וזורם שנשמע טבעי יותר ממנועי תרגום מכונה מסורתיים.

מה הם החסרונות של תרגום סטטיסטי לעומת תרגום נוירו טבעי?

מנוע תרגום סטטיסטי דורש כמויות גדולות של מידע להכשרתו – תרגום מכונה סטטיסטי עלול להיות איטי ולדרוש יותר משאבים מתרגום מכונה נוירו טבעי. הסיבה לכך היא שתרגום סטטיסטי דורש אלגוריתמים מורכבים יותר וכמויות גדולות בהרבה של מידע כדי לאמן אותו. המורכבות של תרגום מכונה סטטיסטי מקשה להבין ולתקן את המערכת בהתאם לצרכים.

תרגום מכונה נוירו טבעי מהיר יותר ולא דורש אימון נרחב כמו תרגום מכונה סטטיסטי. לדוגמא גוגל לאחרונה המציאה את שיטת התרגום מאפס. שיטה המאפשרת לתרגם חומרים בשפות מסויימות ללא אימון ומאגרים באותן שפות.

תרגום סטטיסטי פחות מדויק מתרגום נוירו טבעי – תרגום מכונה סטטיסטי, בגלל הסתמכותו על שיטות סטטיסטיות, עלול להיות פחות מדויק מתרגום מכונה נוירו טבעי. רשתות נוירונים מחקות את המוח האנושי כשהן מפענחות שפה. לכן הן יותר רגישות לניואנסים וקונטקסט ממנועי תרגום מכונה סטטיסטיים.

תרגום מכונה סטטיסטי יוצר תוכן פחות טבעי מתרגום מכונה נוירו טבעי -  תרגום מכונה סטטיסטי מתקשה להסתגל לשינויים בשפות או לשפות חדשות. הסיבה לכך היא שהתרגום מתבסס על דפוסים קבועים וחוקים מתוכנתים שאולי לא מחזיקים מים.

כמו כל אחד שלומד שפה חדשה הם מקבלים כל חוק כתורה מסיני. גישה כזאת קפדנית עלולה להפיק תרגומים לא מעודנים שלא נשמעים טבעיים לקורא או לשומע.

קיים קושי לחזות מה תיהיה האיכות של תרגום סטטיסטי

תרגום סטטיסטי מבוסס על סבירויות. לכן קשה להעריך מראש מה תהיה איכות התרגום בו.

דוגמאות לתוכנות תרגום מכונה סטטיסטי

אלו תוכנות התרגום הסטטיסטי שהשפיעו על תעשיית התרגום.

גוגל טרנסלייט

גוגל טרנסלייט התחיל כמנוע תרגום מכונה סטטיסטי ב-2006 כיום הוא כבר התקדם והפך למנוע תרגום מכונה נוירו טבעי שזמין ב133 שפות.

מייקרוסופט טרנסלייטור

מייקרוסופט טרנסלייטור התחילה גם היא כמנוע תרגום מכונה סטטיסטי. היא עברה עם הזמן לתרגום מכונה נוירו טבעי, כמו תוכנות רבות אחרות.

סייסטראן

סיסטארן הייתה אחת מהחברות הראשונות בעולם שהציעה תרגום מכונה סטטיסטי אונליין. זוהי תוכנה מסחרית המציעה לא רק תרגום סטטיסטי אלא כוללת גם כלים שונים לשיפור התרגום של טקסטים.

הגישה ההיברידית: שילוב של תרגום מכונה סטטיסטי, תרגום מכונה נוירו טבעי ומומחיות אנושית

הרבה אנשים עושים השוואה בין תרגום מכונה סטטיסטי לתרגום מכונה נוירו טבעי. מחקרים רבים ציינו את השפה השוטפת והזורמת שתרגום מכונה נוירו טבעי מפיק.

מחקרים אחרים מדגישים את החוזקות של תרגום סטטיסטי. הם טוענים שיש לשלב בין תרגום סטטיסטי ותרגום נוירו טבעי כדי לשפר את איכות התרגום.

חלק אוחזים בגישה אחרת. הם לוקחים את הקונספט של הערכת QA ומשלבים אותו עם מערכות תרגום מכונה ואמצעי עריכה לאחר תרגום מכונה.

שימוש בתרגום מכונה היברידי, המשלב בין שני המנועים מייצר איכות תרגום גבוהה. התרגום כל כך מוצלח עד שהוא אפילו נותן מענה איכותי בשפות נדירות בהן יש מעט מידע להסתמך עליו.

לאחרונה  TechBullionראיינו את מאיה רונן, מנהלת התפעול של חברת התרגום טומדס. טומדס היא אחת מחברות התרגום המובילות בלוקליזציה  עם הסמכה במעריכה אנושית המלווה תרגום מכונה. מאיה הדגישה את הצורך במערכות תרגום מכונה היברידיות ובשילוב בין תרגום מכונה למתרגמים מומחים.

"אם אין אנשים המעורבים בתהליך התרגום, זה גורם לבעיות. אם אף אחד לא בודק או עורך את התרגום, אנו עלולים לראות טעויות תרגום עולות בתוצר הסופי. לכן השיטה האידיאלית היא לערב מתרגמים אנושיים מומחים בתהליך התרגום לאחר תרגום מכונה. כך מאיה אמרה.

האם לתרגום מכונה סטטיסטי יש מקום בעתיד של תרגום מכונה?

העתיד של תרגום מכונה סטטיסטי איננו ברור. במיוחד ככל שתרגום מכונה נוירו טבעי ממשיך לצבור פופולאריות ולהוכיח תוצאות גבוהות. חלק מהעקרונות של תרגום סטטיסטי יכולות לתרגום גם לתרגום מכונה נוירו טבעי.

עדיין, תרגום מכונה סטטיסטי יכול להיות רלוונטי בשל יתרונותיו בתחומים או בצמדי שפות מסויימים. בסופו של דבר עליכם להיעזר במנוע תרגום מכונה שנותן את המענה הטוב ביותר לצרכים הספציפיים שלכם.

דבר אחד בטוח. העתיד של תרגום מכונה חיוני ומשתנה. אנחנו נמשיך לראות את השילוב בין יכולות AI מעולות לבין מתרגמים מומחים אנושיים ברמתם הגבוהה ביותר.

תרגם גילי קימור