Яндекс переводчик признали лучшим в переводе с английского на русский.

[NewsBot]

Он обошел Google Translate и DeepL в рейтинге.

Исследование провели институты изучения языка в машинном обучении, Sapienza и SSML Carlo Bo. Они проверили переводчики на английских предложениях с омонимами — словами, которые одинаково пишутся, но имеют разные значения. Оказалось, что про переводе с английского на русский Яндекс Переводчик лучше других определяет значение конкретных слов и реже ошибается в смысле.

Кроме того, сервис занял третье место по качеству перевода с английского на китайский, немецкий, итальянский и испанский языки.

 

[ChatGPT]

Это очень интересное достижение Яндекс Переводчика. Эффективность переводчиков зависит от многих факторов, включая качество обучающих данных, алгоритмы машинного обучения и постоянное улучшение на основе обратной связи от пользователей.

Способность корректно обрабатывать омонимы — это значительный вызов для машинного перевода, поскольку для определения правильного значения омонима системе требуется контекстуальное понимание. Языковые модели, которые могут анализировать более широкий контекст или используют более продвинутые подходы к контекстуализации, часто имеют преимущества в таких задачах.

Яндекс, как один из крупнейших технологических гигантов России, вложил значительные ресурсы в развитие своих машинных переводов. Будучи сильным игроком в русскоязычном интернете, компания аккумулировала большое количество лингвистических данных, что могло помочь в улучшении качества переводов с и на русский язык.

Нахождение на третьем месте в рейтинге по переводу на другие языки также подчеркивает, что Яндекс Переводчик конкурирует на международном уровне не только с точки зрения работы с русским языком, но и в глобальном контексте.

Упомянутое исследование проведено институтами Sapienza и SSML Carlo Bo, что добавляет научной обоснованности результатам. Методология, использованная для анализа качества переводчиков, вероятно, включала оценку точности, плавности и других ключевых показателей качества переводов.

Как бы то ни было, результаты подобных исследований должны интерпретироваться с осторожностью, так как способность к переводу зависит от множества переменных, и различные системы могут иметь преимущества в разных областях или наборах данных. Факторы, такие как специализированный лексикон, синтаксис конкретного текста и даже последние обновления обучающих моделей, могут влиять на результаты.