co-op-translator[bot]
249d438951
|
4 weeks ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | 4 weeks ago | |
| assignment.md | 4 weeks ago | |
| pi-translate-speech.md | 4 weeks ago | |
| virtual-device-translate-speech.md | 4 weeks ago | |
| wio-terminal-translate-speech.md | 4 weeks ago | |
README.md
Підтримка кількох мов
Скетчнот від Nitya Narasimhan. Натисніть на зображення для перегляду у більшому розмірі.
Це відео дає огляд сервісів розпізнавання мов Azure, охоплюючи перетворення мовлення в текст і тексту в мовлення з попередніх уроків, а також переклад мовлення — тему, яка розглядається в цьому уроці:
🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео
Тест перед лекцією
Вступ
На останніх трьох уроках ви дізналися про перетворення мовлення в текст, розуміння мови та перетворення тексту в мовлення, все це завдяки штучному інтелекту. Ще одна сфера людської комунікації, де штучний інтелект може допомогти, — це переклад мов — перетворення з однієї мови на іншу, наприклад, з англійської на французьку.
На цьому уроці ви дізнаєтеся, як використовувати штучний інтелект для перекладу тексту, що дозволить вашому розумному таймеру взаємодіяти з користувачами різними мовами.
На цьому уроці ми розглянемо:
- Переклад тексту
- Сервіси перекладу
- Створення ресурсу перекладача
- Підтримка кількох мов у додатках за допомогою перекладів
- Переклад тексту за допомогою сервісу штучного інтелекту
🗑 Це останній урок у цьому проєкті, тому після завершення уроку та виконання завдання не забудьте очистити свої хмарні сервіси. Вам знадобляться сервіси для виконання завдання, тому спочатку переконайтеся, що завдання виконано.
Зверніться до посібника з очищення проєкту, якщо потрібні інструкції щодо цього.
Переклад тексту
Переклад тексту був проблемою комп'ютерних наук, яку досліджували понад 70 років, і лише зараз, завдяки прогресу в штучному інтелекті та обчислювальній потужності, він наближається до рівня, коли стає майже таким же якісним, як переклад людьми.
💁 Його витоки можна простежити ще далі, до Аль-Кінді, арабського криптографа IX століття, який розробив техніки перекладу мов.
Машинний переклад
Переклад тексту почався як технологія, відома як машинний переклад (MT), яка може перекладати між різними мовними парами. MT працює шляхом заміни слів однієї мови на іншу, додаючи техніки для вибору правильних способів перекладу фраз або частин речень, коли простий переклад слово за словом не має сенсу.
🎓 Коли перекладачі підтримують переклад між однією мовою та іншою, це називається мовними парами. Різні інструменти підтримують різні мовні пари, і ці пари можуть бути неповними. Наприклад, перекладач може підтримувати англійську на іспанську як мовну пару, і іспанську на італійську як мовну пару, але не англійську на італійську.
Наприклад, переклад "Hello world" з англійської на французьку може бути виконаний шляхом заміни — "Bonjour" для "Hello" і "le monde" для "world", що призводить до правильного перекладу "Bonjour le monde".
Заміни не працюють, коли різні мови використовують різні способи висловлення однієї й тієї ж думки. Наприклад, англійське речення "My name is Jim" перекладається як "Je m'appelle Jim" французькою — буквально "Я називаю себе Джим". "Je" — це французьке "я", "moi" — "мене", але воно об'єднується з дієсловом, оскільки починається з голосної, тому стає "m'", "appelle" — це "називати", а "Jim" не перекладається, оскільки це ім'я, а не слово, яке можна перекласти. Порядок слів також стає проблемою — проста заміна "Je m'appelle Jim" стає "I myself call Jim", з іншим порядком слів, ніж в англійській.
💁 Деякі слова ніколи не перекладаються — моє ім'я Джим незалежно від того, якою мовою я представляю себе. При перекладі на мови, які використовують різні алфавіти або різні літери для різних звуків, слова можуть бути транслитеровані, тобто вибрані літери або символи, які дають відповідний звук, щоб звучати так само, як дане слово.
Ідіоми також є проблемою для перекладу. Це фрази, які мають зрозуміле значення, відмінне від прямого тлумачення слів. Наприклад, в англійській ідіома "I've got ants in my pants" не буквально означає, що у вас мурахи в одязі, а що ви неспокійні. Якщо ви перекладете це на німецьку, ви заплутаєте слухача, оскільки німецька версія — "У мене джмелі в штанах".
💁 Різні локалі додають різні складнощі. З ідіомою "ants in your pants", в американській англійській "pants" означає верхній одяг, а в британській англійській "pants" — це нижня білизна.
✅ Якщо ви говорите кількома мовами, подумайте про деякі фрази, які не перекладаються прямо.
Системи машинного перекладу покладаються на великі бази даних правил, які описують, як перекладати певні фрази та ідіоми, разом зі статистичними методами для вибору відповідних перекладів з можливих варіантів. Ці статистичні методи використовують величезні бази даних робіт, перекладених людьми на кілька мов, щоб вибрати найбільш ймовірний переклад, техніку, яка називається статистичним машинним перекладом. Деякі з них використовують проміжні представлення мови, дозволяючи одній мові бути перекладеною на проміжну, а потім з проміжної на іншу мову. Таким чином, додавання більше мов включає переклади до і з проміжної, а не до і з усіх інших мов.
Нейронний переклад
Нейронний переклад використовує потужність штучного інтелекту для перекладу, зазвичай перекладаючи цілі речення за допомогою однієї моделі. Ці моделі тренуються на величезних наборах даних, які були перекладені людьми, таких як веб-сторінки, книги та документація ООН.
Моделі нейронного перекладу зазвичай менші, ніж моделі машинного перекладу, оскільки їм не потрібні величезні бази даних фраз та ідіом. Сучасні сервіси штучного інтелекту, які надають переклади, часто змішують кілька технік, поєднуючи статистичний машинний переклад і нейронний переклад.
Немає 1:1 перекладу для будь-якої мовної пари. Різні моделі перекладу будуть давати трохи різні результати залежно від даних, використаних для тренування моделі. Переклади не завжди симетричні — якщо ви перекладете речення з однієї мови на іншу, а потім назад на першу мову, ви можете отримати трохи інше речення як результат.
✅ Спробуйте різні онлайн-перекладачі, такі як Bing Translate, Google Translate або додаток Apple Translate. Порівняйте перекладені версії кількох речень. Також спробуйте перекласти в одному, а потім перекласти назад в іншому.
Сервіси перекладу
Існує кілька сервісів штучного інтелекту, які можна використовувати у ваших додатках для перекладу мовлення та тексту.
Cognitive services Speech service
Сервіс мовлення, який ви використовували протягом останніх уроків, має можливості перекладу для розпізнавання мовлення. Коли ви розпізнаєте мовлення, ви можете запросити не тільки текст мовлення тією ж мовою, але й іншими мовами.
💁 Це доступно лише через SDK мовлення, REST API не має вбудованих перекладів.
Cognitive services Translator service
Сервіс Translator — це спеціалізований сервіс перекладу, який може перекладати текст з однієї мови на одну або кілька цільових мов. Окрім перекладу, він підтримує широкий спектр додаткових функцій, включаючи маскування ненормативної лексики. Він також дозволяє вам надати конкретний переклад для певного слова або речення, щоб працювати з термінами, які ви не хочете перекладати, або мати конкретний загальновідомий переклад.
Наприклад, при перекладі речення "I have a Raspberry Pi", що стосується одноплатного комп'ютера, на іншу мову, таку як французька, ви захочете залишити назву "Raspberry Pi" без змін, а не перекладати її, отримуючи "J’ai un Raspberry Pi" замість "J’ai une pi aux framboises".
Створення ресурсу перекладача
Для цього уроку вам знадобиться ресурс Translator. Ви будете використовувати REST API для перекладу тексту.
Завдання - створення ресурсу перекладача
-
У вашому терміналі або командному рядку виконайте наступну команду для створення ресурсу перекладача у вашій групі ресурсів
smart-timer.az cognitiveservices account create --name smart-timer-translator \ --resource-group smart-timer \ --kind TextTranslation \ --sku F0 \ --yes \ --location <location>Замініть
<location>на місце, яке ви використовували при створенні групи ресурсів. -
Отримайте ключ для сервісу перекладача:
az cognitiveservices account keys list --name smart-timer-translator \ --resource-group smart-timer \ --output tableСкопіюйте один із ключів.
Підтримка кількох мов у додатках за допомогою перекладів
У ідеальному світі весь ваш додаток повинен розуміти якомога більше різних мов — від розпізнавання мовлення до розуміння мови та відповіді мовленням. Це багато роботи, тому сервіси перекладу можуть прискорити час доставки вашого додатку.
Уявіть, що ви створюєте розумний таймер, який використовує англійську мову від початку до кінця, розуміючи розмовну англійську та перетворюючи її в текст, виконуючи розуміння мови англійською, створюючи відповіді англійською та відповідаючи англійським мовленням. Якщо ви хочете додати підтримку японської, ви можете почати з перекладу розмовної японської на англійський текст, потім залишити ядро додатку без змін, а потім перекласти текст відповіді на японську перед тим, як озвучити відповідь. Це дозволить вам швидко додати підтримку японської, і ви можете розширити функціонал, забезпечивши повну підтримку японської мови пізніше.
💁 Недоліком залежності від машинного перекладу є те, що різні мови та культури мають різні способи висловлення одних і тих же думок, тому переклад може не відповідати очікуваному виразу.
Машинний переклад також відкриває можливості для додатків та пристроїв, які можуть перекладати контент, створений користувачем, у процесі його створення. Наукова фантастика регулярно демонструє "універсальні перекладачі", пристрої, які можуть перекладати з іноземних мов на (зазвичай) американську англійську. Ці пристрої більше схожі на науковий факт, ніж на фантастику, якщо не враховувати частину про інопланетян. Вже існують додатки та пристрої, які забезпечують реальний час перекладу мовлення та написаного тексту, використовуючи комбінації сервісів мовлення та перекладу.
Одним із прикладів є мобільний додаток Microsoft Translator, продемонстрований у цьому відео:
🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео
Уявіть, що у вас є такий пристрій, особливо під час подорожей або взаємодії з людьми, чию мову ви не знаєте. Наявність автоматичних перекладачів в аеропортах або лікарнях забезпечить значні покращення доступності.
✅ Проведіть дослідження: Чи є комерційно доступні IoT-пристрої для перекладу? А як щодо функцій перекладу, вбудованих у розумні пристрої?
👽 Хоча не існує справжніх універсальних перекладачів, які дозволяють нам спілкуватися з інопланетянами, Microsoft Translator підтримує клінгонську мову. Qapla’!
Переклад тексту за допомогою сервісу штучного інтелекту
Ви можете використовувати сервіс штучного інтелекту, щоб додати цю функцію перекладу до вашого розумного таймера.
Завдання - переклад тексту за допомогою сервісу штучного інтелекту
Виконайте відповідний посібник, щоб перекласти текст на вашому IoT-пристрої:
- Arduino - Wio Terminal
- Одноплатний комп'ютер - Raspberry Pi
- Одноплатний комп'ютер - Віртуальний пристрій
🚀 Виклик
Як машинний переклад може бути корисним для інших IoT-додатків, окрім розумних пристроїв? Подумайте про різні способи, як переклад може допомогти, не лише з розмовними словами, але й з текстом.
Тест після лекції
Огляд і самостійне навчання
- Дізнайтеся більше про машинний переклад на сторінці машинного перекладу у Вікіпедії
- Дізнайтеся більше про нейронний машинний переклад на сторінці нейронного машинного перекладу у Вікіпедії
- Ознайомтеся зі списком підтримуваних мов для сервісів мовлення Microsoft у документації про підтримку мов і голосів для сервісу мовлення на Microsoft Docs
Завдання
[Створіть універсальний
Відмова від відповідальності:
Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.