В настоящее время в мире существует порядка семи тысяч языков. Подавляющее большинство людей (95 процентов) говорит лишь на 100 из них, тогда как около половины используют только английский, русский, китайский, испанский и хинди. Носителями примерно трети живых языков выступают менее одной тысячи человек — в ближайшее столетие этим диалектам грозит исчезновение. Вместе с языками под угрозой находится соответствующее культурное наследие, в том числе специфические абстрактные понятия и идиомы. Предполагается, что алгоритмы машинного перевода могут помочь в их сохранении.
Однако для успешного освоения материала системам машинного обучения требуются большие объемы текстов, аннотированных на языке. Необходимое количество размеченных стимулов существует только для некоторых языков. Например, крупнейший сервис онлайн-перевода Google Translate рассчитан на работу всего с 90 языками. Поэтому ученые ищут способы, которые позволяют обучать алгоритмы на сравнительно малых объемах аннотированных текстов. В новой работе специалисты из Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана и Калифорнийского университета в Беркли представили такую технологию.
На первом этапе авторы создали корпус из 1169 переводов Нового Завета — наиболее распространенного текста в мире. Несмотря на объем, незначительный для стандартных тренировок автоматических переводчиков, он обладает важным преимуществом: благодаря религиозному содержанию Новый Завет широко представлен в различных языковых системах. Учитывая, что почти ни один вариант перевода не позволяет оценить все уровни языков, ученые предположили, что они, тем не менее, могут обеспечить представление о базовых грамматических категориях. Сопоставлять образцы они предложили по лингвистическим функциям.
Описанный подход заключается в том, что лингвист самостоятельно определяет и отмечает в нескольких переводах потенциальные маркеры языка и ассоциирующиеся с ними понятия. Затем наиболее близкие соответствия в остальном тексте объединяются в кластеры путем автоматического анализа. Методика испытывалась на 100 случайно отобранных переводах Нового Завета: исследователи выделили маркеры разных форм времени. Несмотря на необходимость дальнейшего совершенствования, полученная карта позволяет выяснить, какие языки используют схожую грамматику при образовании времен.
К недостаткам техники ученые отнесли низкую чувствительность: так, она не рассчитана на различение словоформ. Потенциально, помимо обучения автоматических переводчиков, она в то же время может использоваться для изучения эволюции языков. Ранее лингвисты из Германии и Австралии выяснили, почему люди склонны ошибаться при идентификации иностранных языков на слух — это в том числе объясняется схожей лексикой (например, в случае латышского и эстонского языков). Эксперимент, проводившийся в игровой форме, также позволил выявить фонетическое и географическое родство некоторых языков.
Исследование опубликовано на сервере препринтов arXiv.org.
Наука
Денис Стригун
