Jei kada nors bandėte tą patį tekstą išversti per Google Translate, DeepL ir Microsoft Translator, tikriausiai pastebėjote, kad rezultatai gali gerokai skirtis. Kartais vienas vertėjas puikiai sugauna kontekstą, o kitas pateikia keistą, beveik nesuprantamą vertimą. Kodėl taip nutinka? Atsakymas slypi giliai technologijų viduje – skirtinguose algoritmuose, duomenų rinkiniuose ir požiūriuose į kalbos mokslą.
Neuroniniu tinklų revoliucija vertimo srityje
Dar prieš dešimtmetį automatinis vertimas veikė pagal visai kitokius principus. Statistinis mašininis vertimas (SMT) analizavo milijonus sakinių porų ir ieškojo šablonų, kaip vienos kalbos žodžiai atitinka kitos kalbos žodžius. Buvo tarsi milžiniškas žodynas su tikimybėmis – sistema žinojo, kad žodis „house” 80% atvejų verčiamas kaip „namas”, 15% kaip „namai” ir taip toliau.
Tačiau 2016-aisiais Google pristatė savo neuroniniu tinklu paremtą vertimo sistemą (GNMT), ir viskas pasikeitė. Vietoj žodžių analizės po vieną, neuroninis tinklas pradėjo „skaityti” ištisus sakinius, bandydamas suprasti jų prasmę kaip visumą. Tai buvo tarsi šuolis nuo žodžio-į-žodį vertimo prie tikro teksto supratimo.
Šiandien beveik visi pagrindiniai vertėjai naudoja neuroninių tinklų technologijas, bet jų architektūros labai skiriasi. DeepL pasikliauja transformerių modeliais su ypač dideliu dėmesiu kontekstui, Microsoft integruoja savo Bing paieškos duomenis, o Google naudoja savo masyvų žinių grafą. Kiekvienas požiūris turi savo privalumų ir trūkumų.
Duomenų kokybė lemia viską
Įsivaizduokite, kad mokote vaiką kalbėti, bet rodote jam tik blogai parašytus tekstus. Panašiai veikia ir mašininio vertimo sistemos – jų kokybė tiesiogiai priklauso nuo to, kokiais duomenimis jos buvo „maitinamos” mokymosi proceso metu.
Google turi prieigą prie neįsivaizduojamo kiekio tekstų – nuo oficialių dokumentų iki internetinių komentarų. DeepL koncentruojasi į aukštesnės kokybės tekstus, todėl jų vertimai dažnai skamba natūraliau, bet gali sunkiau susidoroti su šnekamąja kalba ar slengu. Microsoft naudoja daug verslo dokumentų ir techninių tekstų, todėl jų vertėjas puikiai tinka korporacinei aplinkai.
Štai kodėl tas pats sakinys „I’m gonna grab some grub” gali būti išverstas kaip „Aš eisiu pavalgyti” (DeepL), „Aš paimsiu maisto” (Google) ar net „Aš griebsiu kai kuriuos grub’us” (prastesni vertėjai). Skirtumas – duomenų rinkiniuose ir jų apdorojimo būduose.
Kalbų porų sudėtingumas
Ne visos kalbų poros yra vienodai sudėtingos. Versti iš anglų į ispanų kalbą gerokai lengviau nei iš kinų į lietuvių – tiesiog todėl, kad anglų-ispanų kalbų porai egzistuoja daug daugiau mokymosi duomenų, o pačios kalbos yra giminingesnės.
Lietuvių kalba čia atsiduria ypač sudėtingoje situacijoje. Mūsų kalbos gramatika su septyniais linksniais, sudėtingais žodžių junginiais ir lanksčia žodžių tvarka kelia nemažai iššūkių. Todėl vertimas į lietuvių kalbą dažnai būna mažiau tikslus nei tarp „populiaresnių” kalbų.
Be to, skirtingi vertėjai skirtingai sprendžia tokius iššūkius kaip:
- Daugiareikšmiai žodžiai: „bank” gali reikšti ir banką, ir upės krantą
- Kultūriniai kontekstai: „football” amerikietiškai ir britiškai reiškia skirtingus sportus
- Idiomatiniai išsireiškimai: „it’s raining cats and dogs” pažodžiui išversti būtų absurdiška
Specializacijos ir srities žinių svarba
Medicinos tekstas reikalauja visai kitokių žinių nei juridinis dokumentas ar poezijos kūrinys. Čia atsiskleidžia dar vienas skirtumų šaltinis – kaip vertėjai specializuojasi skirtingose srityse.
Kai kurie vertėjai turi specialius medicinos ar teisės modulius, kurie buvo papildomai mokomi atitinkamos srities tekstais. Kiti pasikliauja bendruoju modeliu, kuris gali puikiai susidoroti su kasdieniu tekstu, bet sunkiai įveiks specializuotą terminologiją.
Praktinis patarimas: jei verčiate techninį ar specializuotą tekstą, išbandykite kelis vertėjus ir palyginkite rezultatus. Dažnai vienas iš jų bus žymiai geresnis jūsų srityje nei kiti.
Konteksto supratimo skirtumai
Vienas didžiausių iššūkių automatiniam vertimui – konteksto supratimas. Žodis „run” gali reikšti bėgimą, valdymą, veikimą ar dar dešimtis kitų dalykų, priklausomai nuo konteksto. Kaip skirtingi vertėjai sprendžia šią problemą?
DeepL naudoja ypač pažangius konteksto analizės algoritmus, kurie „žiūri” ne tik į esamą sakinį, bet ir į aplinkinius. Google pasikliauja savo žinių grafu – milžiniška duomenų baze, kuri suriša sąvokas ir jų reikšmes. Microsoft integruoja realaus laiko paieškos duomenis.
Štai kodėl trumpus, izoliuotus sakinius versti sunkiau nei ilgesnius tekstus su aiškiu kontekstu. Jei siunčiate vertėjui tik „Run it”, rezultatas gali būti bet koks. Bet jei rašote „Run the software to check for errors”, kontekstas padeda vertėjui suprasti, kad kalbama apie programos paleidimą.
Algoritminiai sprendimai ir jų poveikis
Kiekvienas vertėjas priima tūkstančius mažų algoritminio sprendimų, kurie formuoja galutinį rezultatą. Ar išlaikyti originalų žodžių tvarką? Kaip elgtis su nežinomais žodžiais? Ar prioritetas teikiamas tikslumui ar natūralumui?
Google dažnai renkasi konservatyvesnį požiūrį – geriau išversti šiek tiek keistai, bet tiksliai, nei rizikuoti su laisvesniu vertimu. DeepL linkęs eksperimentuoti su natūralesniu skambesiu, net jei tai reiškia šiek tiek nutolti nuo originalo. Microsoft ieško balanso tarp šių požiūrių.
Šie filosofiniai skirtumai atsispindi rezultatuose. Tas pats tekstas gali skambėti formaliai ir tiksliai viename vertėjuje, natūraliai ir sklandžiai kitame, arba techniškai ir šaltai trečiajame.
Technologijų ateitis ir konvergencija
Nors šiandien skirtingi vertėjai pateikia gana skirtingus rezultatus, ateityje šie skirtumai gali mažėti. Didieji kalbos modeliai, tokie kaip GPT serijos ar Google’o PaLM, rodo, kad universalūs kalbos supratimo modeliai gali būti efektyvesni nei specializuoti vertimo algoritmai.
Tačiau tai nereiškia, kad visi vertėjai taps vienodi. Greičiausiai išliks skirtumai specializacijoje – vieni orientuosis į verslo tekstus, kiti į kūrybinį turinį, treti į techninius dokumentus. Duomenų šaltiniai ir kultūriniai prioritetai taip pat formuos unikalius kiekvieno vertėjo „charakterius”.
Jau dabar matome, kaip vertėjai pradeda integruoti papildomas funkcijas – konteksto atmintį, terminologijos valdymą, stilistikos nustatymus. Ateityje galėsime tikėtis dar didesnės personalizacijos ir pritaikymo prie specifinių poreikių.
Kaip išspausti maksimumą iš skirtingų vertėjų
Supratę, kodėl vertėjai skiriasi, galime išmokti juos naudoti efektyviau. Štai keletas praktinių strategijų:
Eksperimentuokite su skirtingais vertėjais priklausomai nuo teksto tipo. Oficialiam dokumentui išbandykite Microsoft Translator, kūrybiniam tekstui – DeepL, o greitam kasdieniam vertimui – Google Translate.
Teikite kontekstą. Vietoj trumpų frazių siųskite ilgesnius teksto fragmentus. Jei verčiate specializuotą terminą, pridėkite paaiškinamąjį sakinį.
Naudokite hibridinį požiūrį. Išverčiant svarbų tekstą, pabandykite kelis vertėjus ir sujunkite geriausius kiekvieno sprendimus. Dažnai vienas puikiai išverčia pirmą pastraipą, o kitas – antrą.
Mokykitės iš skirtumų. Kai matote labai skirtingus vertimus, tai dažnai reiškia, kad originalus tekstas yra daugiareikšmis ar sudėtingas. Tai gali padėti geriau suprasti ir patį šaltinio tekstą.
Automatinio vertimo technologijos sparčiai tobulėja, bet jų įvairovė išlieka didele vertybe. Skirtingi algoritmai, duomenų rinkiniai ir filosofiniai požiūriai kuria ekosistemą, kurioje kiekvienas vertėjas turi savo stipriąsias puses. Vietoj to, kad ieškotume vieno „geriausio” vertėjo, išmokime suprasti jų skirtumus ir naudoti juos sau į naudą. Galiausiai, kalbos įvairovė ir sudėtingumas reikalauja ne mažiau įvairių ir sudėtingų sprendimų.
