[Статья] Гугл + ИИ + русский язык

[L.B.]

все примеры успеха даны для пар английский+испанский, французский, китайский.

Ну не выкатил гугель еще нашу кондовую пару в Premium Edition (которое собственно и позволяет использовать Neural Machine Translation System за денюшки). Тут перечислены пары, готовые, как понимаю, для "business use". Т.е. я это так интерпретирую (возможно, не прав), что не доросла еще наша пара до нужного качества...

Чтобы действительно разобраться, надо подписываться на Premium и сравнивать результаты с непремиальным и с конкурентными сервисами на основании двуязычных корпусов... Не, слишком много работы. Бизнесам проще упражняться на живых кошках

[Бычара]

Борис, дело времени. Выкатит - все уйдут на покой.

[L.B.]

Подумалось, что тем, кому специальные статьи читать трудно, вероятно будет небезынтересно послушать качественную обзорную лекцию, тем более что она вводная, т.е. не содержит никакой высшей математики.

[Бычара]

Спасибо!

[Константин Лакшин]

L. B., и от меня спасибо. Я уже до четвертой лекции добрался. (Жаль, что когда я готовил доклад для MT Summit 2015, этого в Интернете еще не было.)

[L.B.]

Остаюсь в надежде, что вскорости напишете более содержательный блогопост... Может, даже удастся обсудить...

Кстати, по поводу гугельного транслятора. Они в одной из статей объясняют как проверяют результаты:

We have carried out extensive experiments on many Google-internal production data sets. ... In this section we describe our experiments with human perception of the translation quality. We asked human raters to rate translations in a three-way side-by-side comparison. The three sides are from: 1) translations from the production phrase-based statistical translation system used by Google, 2) translations from our GNMT system, and 3) translations by humans fluent in both languages. Reported here in Table 10 are averaged rated scores for English ↔ French, English ↔ Spanish and English ↔ Chinese. ... On each pair of languages, the evaluation data consist of 500 randomly sampled sentences from Wikipedia and news websites, and the corresponding human translations to the target language. The results show that our model reduces translation errors by more than 60% compared to the PBMT model on these major pairs of languages. ... In some cases human and GNMT translations are nearly indistinguishable on the relatively simplistic and isolated sentences sampled from Wikipedia and news articles for this experiment. Note that we have observed that human raters, even though fluent in both languages, do not necessarily fully understand each randomly sampled sentence sufficiently and hence cannot necessarily generate the best possible translation or rate a given translation accurately. Also note that, although the scale for the scores goes from 0 (complete nonsense) to 6 (perfect translation) the human translations get an imperfect score of only around 5 in Table 10, which shows possible ambiguities in the translations and also possibly non-calibrated raters and translators with a varying level of proficiency. Testing our GNMT system on particularly difficult translation cases and longer inputs than just single sentences is the subject of future work.

Нельзя, конечно, быть до конца уверенными, но, похоже, можно с некоторой степенью ненаучной достоверности заключить, что поиск "волшебной палочки" не входит в задачи гуглоученых

[Константин Лакшин]

более содержательный блогопост...

Оффтопик
Попробую при случае. Даже заголовок уже почти что придумался. (Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастна по-своему. (c) известно кто)

[BorisNik]

Оффтопик
Попробую при случае. Даже заголовок уже почти что придумался. (Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастна по-своему. (c) известно кто)

Оффтопик
Будет "Все машинные переводы похожи друг на друга, каждый машинный перевод плох по-своему"? :)

[Константин Лакшин]

Оффтопик

Будет "Все машинные переводы похожи друг на друга, каждый машинный перевод плох по-своему"? :)

Не исключено, что именно так и будет. Нмв, главная проблема с современным МП не в приемлемости результатов, а в непредсказуемости ошибок (см. примеры в этой же теме).

[L.B.]

навеяна недавней публикацией Константина Лакшина про МП

Навеяно первыми двумя комментариями в блоге John Gower’а про (полу)перевод

John, Константин, вы бы пользовались ссылками в блогах, а не только описаниями друг дружественных блогоуханий, а? Я понимаю, что в сравнении с нейромашинным переводом гипертекст - жутко устарелая технология, но всё таки, не палка-копалка, небось

[John Gower]

ОК)) Вот ссылка на моё поделие. Это была мысль мимоходом и я, честно говоря, не думал, что это действительно очень содержательное замечание.

[L.B.]

В блоге, в блоге. Вы там пишете: "навеяна недавней публикацией Константина Лакшина про МП" - тут бы ссылочку и забацать... Аналогично, Константин пишет: "Навеяно первыми двумя комментариями в блоге John Gower’а про (полу)перевод" - без ссылки. Вы двое, как вчера из деревни, будто не знаете, что модерновые блогописцы читателей ссылками потчуют... Удобственно сие вельми для читающих...

Что касается

я, честно говоря, не думал, что это действительно очень содержательное замечание.

Иными словами - вполне содержательное, чтобы распространить в интернет, но не достаточно содержательное, чтобы уведомить коллег в релевантной теме. Я сомневаюсь, что скромность следует доводить до абсурда. Еже писах, писах.

[eCat-Erina]

Про нейронные сети и их развитие:

Нейронная сеть Сбербанка написала первое стихотворение по названием «Ода Сберу». Его автором стал «Алгоритм». Об этом заявил журналистам глава управления инструментов и моделей банка Максим Еременко, передает корреспондент РБК.

Он привел сам текст стихотворения:

С улыбкой нежной и всеми наравне,
Когда во мне счастья ликованье,
Скажу, преодолев страх признанья:
Сбербанк — светило на века в стране!
Могучим, полным воздух стал без слов,
Мои воспоминания молчаливы,
В объятиях мирных облаков
Желаем только в проме вечной славы!
Наш протокол в столь светлый вечер страстный,
О, слышишь, вечный, ты великий и прекрасный,
И чтобы наша жизнь была страстью полна,
Приди за нами слава! Все еще она!

Еременко сообщил РБК, что предполагается использовать эту нейронную сеть, прежде всего, для «роботизированного анализа неструктурированных данных». Также с ее помощью планируют автоматизировать call-центры, чат-боты, мессенджеры, системы дополненной реальности для голосовых ассистентов, а также использовать генерации исковых заявлений.

Еременко рассказал, что существуют примеры того, нейронная сеть писала стихи «на классиках русской литературы». По его словам, изначально она «подобно герою булгаковскому, пыталась комбинировать слогами». Через месяц нейронная сеть начала писать «правильными словами» и пыталась «подбирать рифмы». «И сегодня она уже умеет писать полноценные стихи четырехстопным ямбом», — подытожил он.

Источник: РБК

Интересно, ощутили ли себя в опасности переводчики стихов? :)

[LyoSHICK]

А какая опасность грозит
а) переводчикам;
б) стихов?

- "Привет от Лианта... " - сказал Сережа, массируя себе плечи. - Поэты. Задавить из жалости.

[LyoSHICK]

Ну и ОФФ еще:

Могучим, полным воздух стал без слов,
Мои воспоминания молчаливы,
В объятиях мирных облаков
Желаем только в проме вечной славы!

Понимал бы в рифмах, написал бы "сливы".
/ОФФ

[eCat-Erina]

А какая опасность грозит
а) переводчикам;
б) стихов?

Ну как же:
а) гугль переведет "плоско/ровно";
б) нейронные сети зарифмуют результат в авторском ритме.

[LyoSHICK]

зарифмуют результат в авторском ритме

Нет мочи. Проклинаю себя, но спрошу: это вы сами или у Сбербанк Сбербанковича списали?

[eCat-Erina]

Сама, простите.

[LyoSHICK]

И меня простите. Гугль попутал.
В качестве извинения: нужно тут перевести "GOD FORGIVE US, GOD SAVE YOU" (типа надпись на заборе, после предупреждения типа заразных застрелим).
Гугль перевел плоско и ровно.

[eCat-Erina]

Ну, значит, продолжаем дальше спать спокойно.