Kõige paremini tõlkisid eesti ja inglise keelt omavahel keeletehnoloogia ettevõtte Tilde ja Jaapanis loodud tõlkemootorid. 

Hiljuti Brüsselis toimunud rahvusvahelisel masintõlkekonverentsil WMT, mille osana tõlkemootorite võistlus toimub, pandi peale eesti keele inglise keelega paari veel saksa, hiina, tšehhi, türgi, vene ja soome keel. 

TÜ arvutiteaduse instituudi keeletehnoloogia õppetooli juhataja Mark Fišeli hinnangul on eesti keel masintõlke jaoks keerukas. „Eesti keele teeb raskeks rikas morfoloogia ehk suur arv käändeid ja pöördeid. Samuti on tõlkemootorite jaoks raske eesti keeles vabalt varieeruv sõnade järjekord,“ rääkis Fišel. Ta lisas, et hoolimata eesti keele keerukusest on tänapäevane masintõlge üllatavalt hea kvaliteediga ja suudab luua soravat teksti. 

Konverentsil ja võistlusel osalejad said jaanuaris iga keelepaari kohta mitu miljonit tõlkenäidet, et masinõppe abil oma tõlkesüsteeme õpetada. Mai alguses anti kõigile osalejatele iga keelepaari kohta tõlkimiseks kaks teksti. Nii said nad eesti-inglise-eesti tõlkemootori testimiseks ühe ingliskeelse teksti ja ühe eestikeelse teksti.

Seejärel hindasid teadlased ja tudengid Tartu Ülikooli korraldatud talgutel, kui hästi on automaatsüsteemid ingliskeelsed tekstid eesti keelde tõlkinud. Leiti nii häid, omajagu häid kui ka naljakaid lauseid, mida saab lähemalt lugeda ERR Novaatorist.

Nii eesti-inglise kui ka inglise-eesti suunal hinnati kõige usaldusväärsemaks Balti ja Skandinaavia riikides tegutsev keeletehnoloogia ettevõtte Tilde tõlkesüsteem. Mõlemal tõlkesuunal tuli teisele kohale Jaapanis loodud süsteem NICT. 

„Lätlaste ja jaapanlaste kasuks rääkis see, et nad saavad kasutada suuri teadusarvutuste keskuseid. Samuti on neil väga targad ideed ja kõige uuemad meetodid, mis teevad nende eesti-inglise-eesti tõlke muu hulgas paremaks Google Translate’ist,“ kiitis Mark Fišel parimaid masintõlkijaid. 

„Õnneks on kõik süsteemid kirjeldatud avalikult jagatud teadusartiklites ning nende abil parandame ka Tartu Ülikoolis loodud tõlkemootorit,“ lisas Fišel.

Allikas: TÜ pressiteade

„Siiani on sarnased masintõlke rakendused kasutanud statistilisi meetodeid, mis tõlgivad fraaside kaupa ning tihti ei sobitu lõpptulemus konkreetsesse konteksti. Neurovõrkudel töötav tõlge annab võimaluse rohkem ja rikkalikumat infot töödelda ning selle tulemusena on ka rakenduse väljund kvaliteetsem,“ rääkis keeletehnoloogia õppetooli juhataja dotsent Mark Fišel.

Mark Fišel lisas, et praktikas Google´i automaattõlke teenus juba kasutab sarnast lahendust, kuid hetkel on see kättesaadav vaid 15 keelepaari jaoks – peamiselt inglise keelest teistesse keeltesse tõlkides. „Eestikeelset tõlget teeb Google Translate endiselt statistiliste meetoditega, mis tähendab seda, et meie rakendusel on suurem tõenäosus anda kvaliteetsemat tõlketulemust,“ sõnas Fišel.  

Masintõlke tööriist tuleb puhtautomaatsel kujul kasutusse ka 19.-20.04 toimuval keeletehnoloogia konverentsil, kus koostöös TTÜ kõnetehnoloogia ja foneetika laboriga tuvastatakse kõnet ja tõlgitakse see reaalajas eesti keelest ingliskeelseteks subtiitriteks. Praktiline koostöö analoogsete tehisnärvivõrkudel põhinevate tõlkelahenduste arendamiseks on ka tõlkebürooga Grata. Dotsent Mark Fišel selgitas, et tõlkebüroo jaoks valmivate neurotõlkesüsteemide rakenduslik eesmärk on tõlgete järeltoimetamise võrdlemine otsast lõpuni inimese poolt tõlgitud tekstidega, mis võimaldab teadlastel hinnata masintõlke efektiivsust ja kvaliteeti.  

Tööriist on kättesaadav aadressilt http://neurotolge.ee/ ning kasutajatel on võimalik ka ise selle kvaliteedi tagamisele kaasa aidata. Nimelt pakub rakendus alternatiivseid tõlkeid teenustest Google Translate ja Tilde masintõlge ning kasutaja saab märkida, milline tema jaoks kõige parem tundub. Tulevikus lisandub tõenäoliselt võimalus tõlkida eesti keelest lisaks inglise keelele ka läti, vene ja soome keelde. 

Allikas: TÜ pressiteade. Foto: Koolielu arhiiv. 

Samal teemal:

• Keelekonverentsi töötoas toimub masintõlkimise häkaton
• Tartu Ülikool viis eesti keele masintõlke tehnoloogia ärimaailma

Emakeelepäeval käivitunud Miljon+ projektiga soovitakse eestikeelse Vikipeedia tekstimahtu suurendada miljoni artiklini. „Kuidas saavad eesmärgile kaasa aidata tõlkemasinad, et seejuures keeleline ja sisuline kvaliteet säiliks? Just sellele küsimusele häkatonil lahendusi otsitaksegi,“ rääkis konverentsi üks korraldajatest Kadri Vare. 

Häkatonil kasutatakse uusimaid närvivõrkudel põhinevaid masintõlkemudeleid, mis pakuvad ladusat eestikeelset tõlget just järeltoimetamise otstarbeks. Osalevad nii tõlkijad, kes annavad hinnanguid erinevatele tõlkimismeetoditele kui ka toimetajad, kes pimesi hindavad järeltoimetatud masintõlget ning inimtõlget. 

Üheks masintõlkevahendiks, mida kasutatakse, on TÜ arvutiteaduse instituudi masintõlkeprojekt KaMa (Kasutatav Eesti Masintõlge), mida arendab TÜ keeletehnoloogia õppetooli juhataja Mark Fišel. Proovile pannakse ka eraturul masintõlget pakkuv Tilde Eesti OÜ tõlkeprogramm.

Samuti toimub Pythoni tarkvarateegi töötuba. Python pakub eestikeelsete tekstide töötlemiseks mitmeid funktsionaalsusi. Töötoa korraldab ka Eesti esimene keeletehnoloogia idufirma TEXTA, mis on töövahendite raamistik vabatekstiliste (suur)andmetega tutvumiseks ja nende analüüsimiseks. Töötoa raames kasutatakse seda ühe Eesti ministeeriumi dokumendiregistri uurimiseks. „Näiteks, kes ja millistel teemadel kirjutab ministeeriumisse kõige rohkem kirju, mil määral ja milliseid isikuandmeid leidub avaldatud dokumentides või milliseid tüüpvastuseid ametlikus kirjavahetuses kasutatakse,“ rääkis Vare. 

19. aprillil on kavas ka lõppeva riikliku Eesti keeletehnoloogia programmi ülevaade ning uue programmi tutvustus. Samuti saab tutvuda keeletehnoloogilise tarkvara ja rakendustega. 20. aprillil on keeleressurssidega tegelevate projektide päev Eesti Keele Instituudis, mis toimub rööpselt traditsioonilise rakenduslingvistika kevadkonverentsiga. 

Oodatud on kõik huvilised! Konverents ja õpipajad on tasuta, vajalik on registreerumine aadressil www.keeletehnoloogia.ee. 

Allikas: TÜ pressiteade. Foto: Koolielu arhiiv. 

Samal teemal:

• Viime eestikeelse Vikipeedia miljoni artiklini!
• Vikipeedia kutsub taas tõlketalgutele