Tłumaczenie automatyczne – zasady działania, wady i zalety

Czym jest tłumaczenie automatyczne?

Systemy tłumaczenia maszynowego są narzędziem wykorzystywanym do usprawnienia procesu tłumaczenia. Na podstawie ich udziału można wyróżnić cztery rodzaje tłumaczenia:

1. Tłumaczenie tradycyjne, przeprowadzane bez wykorzystania Sztucznej Inteligencji.
2. Tłumaczenie wspomagane maszynowo, podczas którego tłumacz korzysta ze Sztucznej Inteligencji w celu przyśpieszenia przekładu.
3. Tłumaczenie wspomagane przez człowieka, podczas którego człowiek dokonuje korekty otrzymanego automatycznie tłumaczenia.
4. Tłumaczenie w pełni maszynowe, będące przeciwieństwem tłumaczenia tradycyjnego, które nie wymaga ingerencji tłumacza na żadnym z etapów przekładu.

Metody tłumaczenia maszynowego

Tłumaczenie automatyczne stosuje odpowiednie algorytmy i może być oparte na różnych metodach, takich jak:

• tłumaczenie oparte na regułach (ang. Rule-Based Machine Translation) – algorytm wykorzystujący ręcznie stworzony zestaw reguł lingwistycznych i słowników dwujęzycznych;
• tłumaczenie statystyczne (ang. Statistical Machine Translation) – metoda ta wykorzystuje prawdopodobieństwo wyliczone na podstawie modeli statystycznych, które są uczone na zbiorach danych;
• tłumaczenie neuronowe – metoda tłumaczenia wykorzystująca głównie rekurencyjne sieci neuronowe.

Narzędzia do tłumaczenia automatycznego

Obecnie dostępnych jest wiele narzędzi tłumaczenia maszynowego, które znacznie ułatwiają i przyśpieszają proces przekładu tekstu. W zależności od wybranej metody tłumaczenia automatycznego możemy wyróżnić kilka translatorów.

Google Translate

Google Translate obsługuje wiele języków i oferuje możliwość przetłumaczenia tekstu zarówno pisanego, jak i mówionego. Obecnie możemy go uznać za najbardziej popularny translator, który jest wykorzystywany na co dzień przez miliony użytkowników.

Cena: bezpłatny.

DeepL

DeepL to narzędzie, które szybko zyskało popularność dzięki wysokiej jakości tłumaczeń i opcji dopracowania tekstu – co udało się osiągnąć poprzez zastosowanie zaawansowanych sieci neuronowych. DeepL stale zyskuje nowe funkcje, w tym narzędzie do poprawy jakości tekstu czy moduł API, umożliwiający podłączenie translatora do stron internetowych i aplikacji.

Cena: bezpłatna wersja podstawowa; 7,49-53,99 € za wersje rozszerzone.

Amazon Translate

Dodatkowo można wyróżnić translatory komercyjne, takie jak Amazon Translate, który charakteryzuje się łatwą integracją z aplikacjami, możliwością automatyzacji tłumaczenia stron internetowych, a także opcją tworzenia własnych modeli tłumaczeniowych na wybranych zbiorach danych.

Cena: bezpłatna wersja podstawowa; 15-60 $/milion znaków za wersje rozszerzone.

IBM Watson Language Translator

Kolejnym translatorem komercyjnym jest IBM Watson Language Translator, czyli usługa oparta na działaniu w chmurze, która wykorzystuje sztuczną inteligencję. Narzędzie umożliwia stworzenie własnych słowników i preferowanych tłumaczeń oraz integrację z innymi aplikacjami i systemami za pomocą API. IBM zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa i ochrony prywatności danych, dzięki czemu narzędzie znalazło zastosowanie w wielu dziedzinach, w tym w e-commerce, opiece zdrowotnej i finansach.

Cena: bezpłatna wersja Lite (do miliona znaków miesięcznie), Plan standardowy (250 000 znaków miesięcznie za darmo, następnie koszt 0,02 $ za tysiąc znaków).

Czy warto korzystać z tłumaczenia automatycznego?

Tłumaczenia maszynowe są w stanie przetworzyć znaczne ilości tekstu w krótkim czasie. Stały postęp w rozwoju proponowanych przez producentów narzędzi sprawia, że poprawia się jakość tłumaczeń, dzięki czemu są bardziej dokładne i naturalne. Jednak mimo wielu oczywistych zalet tłumaczenie automatyczne ma również swoje wady związane z jakością i precyzją przekładu.

Głównym wyzwaniem podczas tłumaczenia maszynowego jest problem kontekstu, ponieważ otrzymane tłumaczenia mogą być dosłowne, przez co nie uwzględnią np. wyrażeń kulturowych lub specyficznych sformułowań.

Dodatkowo, korzystając z tłumaczenia maszynowego, należy liczyć się z możliwością występowania błędów semantycznych, związanych z obecnością np. idiomów czy zwrotów specjalistycznych z danej dziedziny. Tym samym istnieje ryzyko nieprawidłowej interpretacji tekstu i szerzenia dezinformacji poprzez nieprecyzyjnie przetłumaczony tekst.