Artificial neural networks and translation
Автор: Baranova Alfiya, Astafiev Andrei, Korchagin Evgenii
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Филологические науки
Статья в выпуске: 6 (19), 2017 года.
Бесплатный доступ
Relevance of the issue under study is enough high to worry and speculate about it, because technologies now are reaching the step, there it was not expected to see about 5-6 years ago. The purpose of the article is to understand, is it possible in the near future to make machine translator based Artificial Neural Network (ANN) able to remove live translators. The leading approach to the study is to compare statistical translation, translation by neural network and translation by professional live translator, to see how high quality of translation by machine interpreter. The article considers the basic concepts of ANN, as well as modern artificial translators. The results showed that Artificial Intelligence developed on a very high level, but we are still at a great distance from technologies of that level and near future, it will eliminate professional translators, though, artificial translators influence on increasing level of language knowledge. The article may be useful for people interested in mechanisms of translation and for translators of all levels, as well as for programmers who are interested in Artificial Intelligence (AI) and all kind of translators, who want to know the future of their profession.
Linguistics, language, translation, speech, text, semantics, words, neural network, artificial neural network
Короткий адрес: https://sciup.org/14111650
IDR: 14111650 | УДК: 81’33 | DOI: 10.5281/zenodo.808888
Нейросетевые механизмы перевода и их значения
Актуальность вопроса исследования связана с быстрым развитием информационных технологий. Цель статьи - разобраться, возможно ли в ближайшем будущем сделать машинный переводчик на основе искусственной нейронной сети и сможет ли такой вид переводчика заменить живых переводчиков. Ведущим подходом к исследованию является сравнение статистического перевода с переводом нейросети и с переводом профессионального живого переводчика, чтобы увидеть, с целью выяснить насколько высоко качество перевода машинным переводчиком. В статье рассматриваются основные понятия искусственных нейронных сетей, и современных искусственных переводчиков. Результаты показали, что искусственный интеллект развит на очень высоком уровне, но мы все еще на большом расстоянии от технологий такого уровня, и в ближайшем будущем он не сможет полностью устранить профессиональных переводчиков, хотя искусственные переводчики влияют на повышение уровня знания языка. Статья может быть полезна людям, заинтересованным в механизмах перевода, переводчикам всех уровней, а также программистам, которые заинтересованы в искусственном интеллекте и переводчикам, которые хотят узнать будущее своей профессии.
Список литературы Artificial neural networks and translation
- Мурзина Э. Р., Баранова А. Р. Natural language processing//News of science and education. 2017. Т. 4. № -7. С. 75-80.
- Еремеева Г. Р., Баранова А. Р. Метод интервальных повторений при изучении иностранного языка//Бюллетень науки и практики. 2016. №7 (8). С. 294-298.