Эволюция перевода: от первых машин к нейронным сетям

Данный материал основан на оригинальной статье «The Neural Machine Translation (R)evolution: Faster, Higher, Stronger» (оригинал доступен по ссылке: https://phrase.com/blog/posts/neural-machine-translation/). Работа над переводом и адаптацией текста для русскоязычной аудитории велась при поддержке и экспертном содействии специалистов питерского бюро переводов ТранЭкспресс.

Штефан Шёнинг
Вице-президент по стратегическому и продуктовому маркетингу, более 8 лет опыта руководства маркетинговым подразделением компании Phrase

Последнее обновление: 20 ноября 2025 года

Ознакомьтесь с динамикой развития нейронного машинного перевода и узнайте, как он помогает глобальным компаниям быстрее и эффективнее создавать высококачественный многоязычный контент.

В 1954 году во время эксперимента Джорджтаунского университета и IBM в Нью-Йорке состоялась первая в истории демонстрация машины для перевода с языка на язык. Она без труда переводила короткие высказывания на темы политики, права, химии и военного дела с русского языка на английский. Представьте себе реакцию ученых и инженеров, осознавших, что компьютер способен переводить текст в реальном времени. Это событие стало отправной точкой развития современного машинного перевода.

С тех пор машинный перевод (MT) прошел огромный путь — от медленных систем, выдающих перевод сомнительного качества, до современных решений на основе нейронных сетей (NMT), которые позволяют получить результат за секунды и демонстрируют все более высокую точность перевода. Рассмотрим факторы, способствующие успеху нейронного машинного перевода, а также способы его оптимальной интеграции в переводческие процессы.

Что такое нейронный машинный перевод (NMT)?

Нейронный машинный перевод — это форма сквозного обучения (end-to-end learning), которая используется для автоматического создания переводов. В нейронном машинном переводе вместо заранее заданного набора правил используется нейронная сеть, которая отвечает за кодирование и декодирование исходного текста.

Благодаря этому нейронный машинный перевод способен решать многие проблемы традиционных фразовых систем перевода и, как показала практика, выдавать перевод более высокого качества.

Прежде чем перейти к подробному изучению особенностей нейронного машинного перевода, рассмотрим различные виды машинного перевода. Краткое описание каждого из них поможет лучше понять, что именно NMT привносит в эту область.

Определение машинного перевода

Машинный перевод — это процесс использования искусственного интеллекта (AI) для автоматического перевода контента с одного языка на другой без участия человека. Иными словами, компьютерная программа переводит текст без необходимости вмешательства профессионального переводчика.

Хотя первые эксперименты в области автоматического перевода датируются началом 50-х гг. XX века, настоящий прорыв произошел лишь в начале 2000-х, с появлением статистических методов машинного перевода.

Качество перевода на ранних этапах было довольно низким, а обучение систем требовало значительных усилий. В отличие от современного глубокого обучения, в основе которого лежит искусственный интеллект, ранние модели машинного перевода нуждались в ручном определении и программировании обширного набора правил.

Виды машинного перевода

Без учета NMT, можно выделить два основных типа машинного перевода:

Машинный перевод, основывающийся на правилах

Этот вид машинного перевода, который сегодня практически вышел из употребления, опирается на лингвистическую информацию об исходном и целевом языках. Лингвисты вручную задают правила построения предложений, порядка слов и фразеологии для языков оригинала и перевода, используя грамматические структуры. Затем, после извлечения информации из словарей, система сопоставляет каждое слово языка оригинала с соответствующим переводом на целевой язык.

Статистический машинный перевод

Статистические модели анализируют огромные объемы существующих переводов и многоязычных корпусов, выявляя статистические закономерности. Эти закономерности позволяют системе формировать гипотезы о том, как следует переводить аналогично построенные тексты при выполнении дальнейших задач. Для обучения таких моделей требуются значительные ресурсы (на уровне миллионов слов для одной предметной области), однако результаты могут быть весьма качественными, особенно если речь идет о переводе технических и научных текстов. Изначально статистические модели основывались на отдельных словах, но позднее эволюционировали во фразовые системы, учитывающие контекст.

Чем нейронный машинный перевод отличается от других подходов?

Модели на основе нейронных сетей существенно отличаются от фразовых систем. Если последние разбивают входное предложение на слова и фразы и сопоставляют их с элементами целевого языка, то нейронные сети учитывают все предложение целиком на каждом этапе генерации перевода.

В 2016 году Google Translate перешел на нейронный машинный перевод, внедрив систему Google Neural Machine Translation (GNMT). Компания Google заявила, что это позволило сократить количество инженерных и проектных решений, одновременно повысив точность и скорость перевода.

Как работает нейронный машинный перевод?

Нейронный машинный перевод использует нейронные сети для преобразования исходного текста в текст на целевом языке. Такие сети способны работать с очень большими наборами данных и требуют минимального контроля со стороны человека. Системы NMT состоят из двух основных компонентов: сети-кодировщика (encoder) и сети-декодировщика (decoder). Обе части представляют собой нейронные сети.

Что такое нейронная сеть?

Нейронная сеть представляет собой систему взаимосвязанных узлов, вдохновленная принципами работы человеческого мозга. Это информационная система, в которой входные данные проходят через эти узлы и преобразуются в выходные данные. Такая архитектура называется нейронная сеть на базе модели преобразования многословных последовательностей (Seq2Seq): она анализирует предложение на исходном языке и генерирует аналогичное предложение на целевом языке.

Итак, мы рассмотрели, как устроен и как развивался машинный перевод. Но вся эта технология была бы просто интересным экспериментом, если бы не её практическая мощь. В чём же заключается главная ценность NMT для компаний и в каких задачах он показывает себя лучше всего? Ответы ждут вас в продолжении статьи: «Преимущества нейронного машинного перевода: где и как NMT применяется в бизнесе».