Существует два основных подхода к машинному переводу:
1. Машинный перевод на основе правил (RBMT): При выполнении перевода RBMT опирается на набор предопределенных лингвистических правил и словарей. Эти правила создаются лингвистами и экспертами и определяют, как следует переводить слова и фразы. Системы RBMT часто требуют разработки и поддержки правил вручную, что отнимает много времени и делает их менее гибкими по сравнению с другими подходами.
2. Нейромашинный перевод (НМТ): В NMT используются искусственные нейронные сети, в частности рекуррентные нейронные сети (РНС) или трансформаторные модели, для автоматического обучения шаблонам перевода на основе большого количества параллельных текстовых данных. Эти модели рассматривают все входное предложение и генерируют перевод на основе изученных ассоциаций между словами и фразами на разных языках. В последние годы NMT приобрел значительную популярность благодаря своей способности создавать более беглые и контекстуально точные переводы по сравнению с RBMT.
Хотя машинный перевод достиг значительных успехов, он по-прежнему сталкивается с проблемами при создании высококачественных и контекстуально точных переводов, особенно для сложного или специфического содержания. Системы машинного перевода могут не справляться с нюансами, идиоматическими выражениями, культурными отсылками и сохранением исходного смысла. Для выполнения задач, требующих точного и надежного перевода, например, юридических, медицинских или технических документов, по-прежнему часто требуются профессиональные переводчики, обладающие знаниями в конкретной области. Однако машинный перевод может быть полезным инструментом для получения общего понимания текста и повышения эффективности некоторых рабочих процессов перевода.
Машинный перевод с трудом справляется с качественным переводом юридических документов по нескольким причинам:
● Контекстуальное понимание: Юридический язык сильно зависит от контекста и часто содержит неоднозначные или сложные термины и фразы. Модели машинного перевода не способны понять нюансы юридической терминологии и особенности ее использования в рамках конкретной правовой системы.
● Культурные и юрисдикционные различия: Правовые системы и терминология различаются в разных странах и юрисдикциях. Модели машинного перевода, обученные на одном наборе юридических документов, могут не знать тонкостей другой правовой системы. Перевод юридических текстов требует не только владения языком, но и глубокого понимания правовой базы.
● Точность и аккуратность: Юридические документы требуют точного перевода, чтобы обеспечить точную передачу смысла. Модели машинного перевода могут испытывать трудности с созданием точных переводов терминов и фраз, которые имеют несколько юридических толкований. Модели часто полагаются на статистические шаблоны из обучающих данных, которые могут неточно отражать необходимый правовой контекст.
● Сложность языка: Юридический язык часто является узкоспециализированным и может быть наполнен архаичными терминами, латинскими фразами и техническим жаргоном. Модели машинного перевода могут не обладать необходимыми знаниями для работы с такими сложностями, что приводит к неточным или бессмысленным переводам.
● Конфиденциальность и деликатность: Юридические документы часто содержат конфиденциальную и секретную информацию. Если полагаться только на машинный перевод, это может привести к нарушению конфиденциальности, поскольку в процессе перевода документ или данные могут быть переданы сторонней службе машинного перевода.
Хотя машинный перевод может быть полезен для общего понимания юридических текстов, сложность и критический характер юридических документов не позволяют машинному переводу постоянно обеспечивать высокое качество перевода, отвечающее строгим стандартам, предъявляемым в юридической сфере. Человеческий опыт и профессиональные переводчики с юридическим образованием по-прежнему необходимы для точного и надежного перевода в юридической сфере.
Фото freepick.com