Как я потратил $600 тысяч и пять лет, чтобы сделать свой переводчик
Ещё со школы мне хотелось сделать свой проект и заработать много денег. Закончив вуз, я ездил в столицу, где устраивался работать программистом, а потом накапливал деньги и увольнялся, чтобы создавать собственные проекты.
{«id»:114237,»url»:»https:\/\/vc.ru\/life\/114237-kak-ya-potratil-600-tysyach-i-pyat-let-chtoby-sdelat-svoy-perevodchik»,»title»:»\u041a\u0430\u043a \u044f \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u043b $600 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0438 \u043f\u044f\u0442\u044c \u043b\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u0447\u0438\u043a»,»services»:{«facebook»:{«url»:»https:\/\/www.
27 400 просмотров
Несколько раз я уезжал домой, в родной город, чтобы сэкономить деньги на жизнь. Там я создавал образовательные и туристические сайты, программу для бухгалтерии, игры для мобильных телефонов. Но из-за отсутствия опыта ведения бизнеса это не приносило дохода, и вскоре проекты закрывались. Приходилось снова ехать в Минск — работать и снова копить. Так прошло шесть лет.
Когда у меня в очередной раз закончились деньги, наступил кризис.
Я не смог найти работу, ситуация стала критической. Пришло время посмотреть на все вещи трезвым взглядом. Нужно было честно признаться себе, что я не знаю, какие ниши выбрать для бизнеса. Создавать проекты, которые просто нравятся, — путь в никуда.
Единственное, что я умел делать, это мобильные приложения . Несколько лет работы в ИТ-компаниях позволили накопить определенный опыт, и было решено сделать много простых принципиально различных приложений (игры, музыка, рисование, ЗОЖ, изучение языков) и протестировать, в каких нишах будет небольшая конкуренция.
Были подготовлены шаблоны, которые позволяли быстро создавать простые приложения на различную тематику (2D-игры, GPS-трекеры, простые утилиты и так далее). В большинстве из них было несколько картинок, две кнопки и всего одна функция.
Сначала приложения были бесплатными. Потом я добавил рекламу и встроенные покупки, подобрал ключевые слова и яркие иконки. Приложения начали скачивать. Когда доход достиг $30 тысяч в месяц, я решил рассказать товарищу, который работал в большой продуктовой компании, что на тестовых приложениях я смог достичь такой цифры, и предложил создавать их вместе. Он ответил, что у них всего одно приложение — игра с доходом в $60 тысяч и 25 тысяч пользователей в месяц, против $30 тысяч выручки и 200 тысяч пользователей у меня.
Это полностью изменило мои взгляды. Выяснилось, что лучше создать одно качественное приложение, чем сто некачественных. Я понимал, что на качественных можно заработать в десятки раз больше, но я был один в маленьком городе без опыта и команды дизайнеров и маркетологов. Мне требовалось платить за аренду квартиры и зарабатывать на жизнь.
Тестовые приложения нужны были просто для проверки рыночных ниш и рекламных стратегий, чтобы научиться, какие приложения и как именно создавать. Просто сложилось, что некоторые из них начали приносить неплохой доход. Сейчас тема простых приложений давно умерла, и там больших денег уже не заработать.
Некоторые приложения сильно отличались по прибыли — это были переводчики, приложения для грузоперевозок, музыкальные программы (которые симулируют игру на пианино, барабанах или, например, гитарные аккорды, плееры), а также простые логические игры.
Вскоре я заметил, что буквально за месяц переводчики скачали более 1 млн раз. Языков в мире сотни, и люди ищут переводы каждый на свой язык.
Ниша оказалась перспективной, тем более сама тема переводов мне нравилась. Позже было создано около 40 простых переводчиков, где использовался перевод, который предоставлял Google API. Его стоимость была по $20 за 1 млн переведенных символов. Постепенно появились улучшенные версии приложений, где я добавил рекламу, встроенные покупки, функцию перевода голоса.
Платящие пользователи переводили блоки от 1 тыс символов за раз, что заставило ввести лимиты на запрос. Когда они упирались в лимит на перевод, писали плохие отзывы и возвращали деньги.Настал момент, когда 70% выручки уходило на расходы. При больших объемах перевода этот бизнес оказался не такой перспективный. Чтобы окупить расходы, в приложения нужно было добавлять много рекламы, а это всегда отпугивает пользователей. Требовалось сделать свое API для перевода, а это скорее всего будет не дешево.
Я пробовал просить совета и инвестиций у стартапов и ИТ-сообщества, но поддержки не встретил. Большинство людей не понимали, зачем работать на рынке, где уже есть лидер — Google-переводчик. Помимо Google было еще несколько компаний, которые предоставлял API для перевода.
Я был готов заплатить $30 тысяч за их лицензии технологий перевода на 40 языков. Это позволило бы мне переводить неограниченное количество раз за фиксированную цену и обслуживать любое количество пользователей на своих серверах. Но мне в ответ называли сумму в несколько раз выше. Это было слишком дорого.
Было решено попробовать сделать свою технологию для перевода. Я пробовал привлечь друзей для разработки, но к тому времени у большинства из них уже были семьи, маленькие дети и кредиты. Все хотели стабильности и жизни в свое удовольствие на хорошую ЗП, а не идти в стартап. Также они не понимали, зачем создавать переводчик, если есть Google с крутым навороченным приложением для перевода и API.
У меня не было опыта публичных выступлений, харизмы и крутого прототипа приложений, чтобы заинтересовать людей.
Аналитика по заработку $300 тысяч на тестовых приложениях для перевода никого не удивляла. Я обратился к знакомому, который владеет аутсорс-компанией в Минске. В конце 2016 года он выделил для меня команду. Я рассчитывал, что решу задачу за полгода на базе open-source проектов, чтобы не зависеть по API от Google.
Первые попытки
Работа началась. В 2016 году мы нашли несколько opensource проектов — Apertium, Joshua и Moses. Это был статистический машинный перевод, подходящий для несложных текстов. Эти проекты поддерживали от 3 до 40 человек, и чтобы получить ответ на вопрос по ним, требовалось много времени. После того как разобрались и все-таки запустили их на тесты, стало ясно, что нужны мощные сервера и качественные датасеты, которые стоят дорого.
Технически все не сводилось к схеме «скачать датасет и натренировать». Оказалось, что есть миллион нюансов, о которых мы даже не подозревали. Перепробовали еще несколько ресурсов, но хороших результатов не добились. А Google и Microsoft свои наработки не раскрывают. Тем не менее, работа продолжалась, периодически подключались фрилансеры.
В марте 2017 года мы наткнулись на проект под названием Оpen NMT. Это совместная разработка компании Systran, одного из лидеров на рынке машинного перевода, и университета Гарварда. Проект только стартовал и предлагал перевод уже на базе новой технологии — нейронных сетей. Современные технологии машинного перевода принадлежат большим компаниям, они закрыты. Мелкие игроки, понимая, как сложно внедриться в этот мир, таких попыток не предпринимают.
Это тормозит развитие рынка. Качество перевода среди лидеров не сильно отличалось друг от друга долгое время. Очевидно, что и крупные компании столкнулись с дефицитом энтузиастов, научных работ, стартапов и opensource проектов, чтобы брать новые идеи и нанимать людей.
Поэтому Systran сделала принципиально новый маневр: выложила свои наработки в opensource, чтобы такие энтузиасты, как я, могли включиться в эту работу. Они создали форум, где их специалисты стали бесплатно помогать новичкам. И это принесло хорошую отдачу: начали появляться стартапы, научные работы по переводу, так как каждый мог взять основу и на базе нее проводить свои эксперименты.
Systran стал во главе этого сообщества. Потом подключились другие компании. В то время ещё не было повсеместного нейронного перевода, а Оpen NMT предлагал наработки в этой области, выигрывая по качеству у статистического машинного перевода.
Я и другие ребята по всему миру могли взять эти технологии и спросить совета у специалистов. Они охотно делились опытом, и это позволило мне понять, в каком направлении двигаться.
Сначала я удивлялся: как же так, зачем Systran растит себе конкурентов? Но со временем понял правила игры, когда все больше компаний начали выкладывать свои наработки по обработке естественного языка в opensource.
Даже если у всех есть вычислительные мощности, чтобы обрабатывать большие датасеты, то вопрос с поиском специалистов по NLP (обработка естественного языка) на рынке стоит остро. В 2017 году эта тема была намного менее развита, чем обработка изображений и видео. Меньше датасетов, научных работ, специалистов, фреймворков и прочего. Людей, способных из научных работ по NLP построить бизнес и закрыть какую-либо из локальных ниш, еще меньше. И компаниям верхнего эшелона типа Google, и игрокам поменьше типа Systran нужно получить конкурентное преимущество относительно игроков из своей категории.
Как они решают этот вопрос?
На первый взгляд это кажется странным, но чтобы конкурировать между собой, они решают вводить на рынок новых игроков (конкурентов), а чтобы они там появлялись, нужно раскачать его. Порог входа до сих пор высок, а запрос на технологии обработки речи очень растет (голосовые ассистенты, чат-боты, переводы, распознавание и анализ речи, и т.д.) Нужного количества стартапов, которые можно купить для усиления своих позиции, до сих пор нет. В открытом доступе публикуются научные работы от команд Google, Facebook, Alibaba. От них же в opensource выкладываются их фреймворки и датасеты. Создаются форумы с ответами на вопросы.
Крупные компании заинтересованы, чтобы такие стартапы, как наш, развивались, захватывали новые ниши и показывали максимальный рост.
Они с радостью готовы покупать NLP стартапы для усиления своих больших компаний. Ведь даже если у тебя на руках все датасеты, алгоритмы и тебе подсказывают, это ещё не значит, что ты сделаешь качественный переводчик или другой стартап в области NLP. А даже если и сделаешь, то далеко не факт, что откусишь большой кусок рынка. Поэтому нужно помочь, и если у кого-то получится, купить или объединиться.
Переводчик DeepL
В сентябре 2017 года, анализируя конкурентов, я узнал про DeepL. Они в это время только запустились и предоставляли перевод всего на 7 языков. DeepL позиционировался как инструмент для профессиональных переводчиков, помогающий тратить меньше времени на корректуру после машинного перевода. Даже небольшое изменение в качестве перевода позволяет сэкономить много денег для компаний, занимающихся переводами.
Они постоянно отслеживают API для машинного перевода от разных поставщиков используя трекеры. Качество на множестве языковых пар у всех разное и нет единого лидера.
Если какой-то сервис предложит на 1% лучше качество конкурента на одном из языков, то у него на следующий день будет сразу большой кусок рынка.
Чтобы продемонстрировать качество перевода, DeepL решил устроить тесты на некоторых языках. Оценка качества проводилась методом слепого тестирования, когда профессиональные переводчики выбирают лучший перевод из Google, Microsoft, DeepL, Facebook. По результатам победил DeepL, жюри оценило его перевод как наиболее «литературный».
Как так получилось?
Основатели DeepL владеют стартапом Linguee — крупнейшей базой ссылок на переведенные тексты.
Скорее всего, у них гигантское количество датасетов, собранных парсерами, и чтобы натренировать их, нужна большая вычислительная мощность. В 2017 году у них вышла статья о том, что они собрали в Исландии суперкомпьютер в 5 петаФлопс (на тот момент он был 23-м по производительности в мире). Натренировать большую качественную модель было лишь делом времени. В том момент казалось, что даже если мы купим качественные датасеты, то все равно никогда не сможем конкурировать с ними, не имея такого супер-компьютера.
Но все изменилось в марте 2018 года. Nvidia выпускает компьютер DGX-2 размером с тумбочку и производительностью в 2 петаФлопса (FP16), который сейчас можно взять в лизинг от $5000 в месяц.
Имея такой компьютер, можно тренировать свои модели с гигантскими датасетами быстро, а также держать большую нагрузку по API.
Это кардинально меняет расклад сил всего рынка стартапов машинного обучения и позволяет небольшим компаниям конкурировать с гигантами в области работы с большими данными. Это было лучшее предложение на рынке в соотношении «цена-производительность». Я начал искать информацию о статистике DeepL. У Google за 2018 год было 500 миллионов пользователей ежемесячно. У DeepL — 50 миллионов (статья от 12 декабря 2018).
Получается, что в конце 2018 года 10% от ежемесячной аудитории Google пользовались DeepL, причем они нигде особо не рекламировались. Чуть более чем за год они захватили 10% рынка, использую сарафанное радио. Я задумался. Если DeepL командой в 20 человек победил Google, имея в 2017 году машину в 5 petaFlops, а сейчас можно дешево арендовать машину в 2 petaFlops и купить качественные датасеты, насколько будет сложно добиться качества Google?
Улучшаем качество перевода
Весь 2018 год я потратил на решение проблемы качественного перевода на основных европейских языках.
Думал, что ещё полгода — и всё получится. Я был очень ограничен в ресурсах, задачами по Data Science занималось всего 2 человека. Нужно было двигаться быстро. Казалось, что решение проблемы в чем-то простом. Но светлый момент всё не наступал, я не был доволен качеством перевода. Было потрачено уже около $450 тысяч, заработанных на старых переводчиках, и требовалось принимать решение, как быть дальше.
Запуская этот проект в одиночку и без инвестиций, я понял, сколько управленческих ошибок совершил. Но решение принято — идти до конца!
Мы взяли новый токенизатор, сделали препоцессинг текста, по-другому стали фильтровать и размечать данные, иначе обрабатывать текст после перевода, чтобы исправлять ошибки. Сработало правило 10 тысяч часов: было много шажков к цели, и в определённый момент я понял, что качество перевода уже достаточно для того чтобы использовать его в API для собственных приложений.
Каждое изменение добавляло 2-4% качества, которых не хватало для критической массы и при которой люди продолжают пользоваться продуктом, не уходя к конкурентам.
Потом мы начали подключать различные инструменты, которые позволяли и дальше улучшать качество перевода: определитель именованных сущностей, транслитерацию, тематические словари, систему исправления ошибок в словах. За 5 месяцев этой работы качество переводов на некоторых языках стало значительно лучше и люди начали меньше жаловаться. Это был переломный момент. Ты уже можешь продать программу, и из-за того что у тебя есть свое API для перевода, можно сильно сократить расходы. Можно наращивать продажи или количество пользователей, ведь расходы будут только на сервера.
Для обучения нейронной сети нужен был хороший компьютер.
Но мы экономили. Сначала мы арендовали 20 обычных компьютеров (с одной GTX 1080) и одновременно запускали на них 20 простых тестов через Lingvanex Control Panel. На каждый тест уходило по неделе, это было долго. Чтобы добиться лучшего качества, нужно было запускать с другими параметрами, которые требовали больше ресурсов. Требовалось облако и больше видеокарт на одной машине.
Мы решили взять в аренду облачный сервис Аmazon 8 GPU V100 x 4. Он быстрый, но очень дорогой. Запустили на ночь тест, а утром — счёт на $1200. В то время было очень мало вариантов аренды мощных GPU-серверов, кроме него. Пришлось отказаться от этой идеи и искать варианты дешевле. Может, попробовать собрать свой? Обзвон компаний заканчивался тем, что мы сами должны были прислать детальную конфигурацию, а они его соберут. Что лучше с точки зрения «производительность / цена» для наших задач, никто не мог ответить.
Попытались заказать в Москве — наткнулись на какую-то подозрительную фирму. Сайт был качественный, отдел продаж — в теме. Но банковский перевод они не принимали, и единственным вариантом оплаты был скинуть деньги на карту их бухгалтеру.
Стали совещаться с командой и решили, что можно самостоятельно собрать компьютер с ценой до 10 тысяч долларов, который будет решать наши задачи и окупится за месяц. Комплектующие буквально скребли по сусекам: звонили в Москву, что-то заказывали в Китае, что-то в Амстердаме. Через месяц все было готово. В начале 2019 у себя дома я наконец-таки собрал этот компьютер и начал проводить много тестов, не беспокоясь, что нужно платить за аренду.
На испанском языке я начал замечать, что перевод близок к переводу Google по метрике BLEU.
Но я не понимал этот язык и на ночь поставил тренироваться модель англо-русского переводчика, чтобы понять, в какой точке нахожусь. Компьютер всю ночь гудел и жарил, спать было невозможно. Нужно было следить, чтобы не было ошибок в консоли, так как периодически все зависало. Утром я запустил тест на перевод 100 предложений с длинами от 1 до 100 слов и увидел, что получился хороший перевод, в том числе на длинных строках. Эта ночь изменила всё. Я увидел свет в конце тоннеля, что все же можно когда-нибудь добиться хорошего качества перевода.
Мобильные приложения
Заработав деньги на iOS переводчике с одной кнопкой и одной функцией, я решил улучшить его качество, а также сделать версию для Android, Mac OS, Windows Desktop.
Надеялся, что когда у меня будет свое API, я закончу разработку приложений и зайду на другие рынки. За то время, когда я решал задачу своего API, конкуренты ушли намного вперед. Нужны были какие-то функции, ради которых будут скачивать именно мой переводчик.
Первое, что я решил сделать, это голосовой перевод для мобильных приложений без доступа в интернет. Это было личной проблемой. Например, Вы едете в Германию, скачиваете только немецкий пакет на телефон (400 мб) и получаете перевод с английского на немецкий и обратно. На самом деле, проблема интернета в зарубежных странах стоит остро. Wifi либо нет, либо он запаролен или просто медленный, в итоге им невозможно пользоваться. Хотя качественных приложений переводчиков, которые работают только через интернет, используя API Google, даже в 2017 году были тысячи.
Я нашел ребят в Испании с хорошим опытом в области проектов по машинному переводу.
Около 3 месяцев мы сообща вели исследования в области уменьшения размера модели нейронки для перевода, чтобы добиться в 150 мб на пару и потом запускать на мобильных телефонах. Размер нужно было уменьшать таким образом, чтобы в определенный размер словаря (к примеру, 30 тыс слов) вложить как можно больше вариантов по переводу слов разных длин и тематик. Позже результат наших исследований был выложен в открытый доступ и представлен на Европейской ассоциации машинного перевода в г. Аликанте (Испания) в мае 2018 года, а один из членов команды защитил по ней PhD.
Помимо перевода текста, голоса и картинок, было решено добавить перевод телефонных звонков с транскрипцией, которой не было у конкурентов. Был расчет на то, что люди часто звонят в поддержку или по вопросам бизнеса в разные страны, причем на мобильный или стационарный телефон. Тому, кому адресуется звонок, не нужно устанавливать приложение.
Эта функция потребовала много времени и затрат, поэтому позже было решено вынести ее в отдельное от основного приложение. Так появился переводчик телефонных звонков.
У приложений для перевода была одна проблема — ими пользуются не каждый день. Не так много в жизни ситуаций, когда нужно переводить ежедневно. А вот если изучаешь язык, использование переводчика становится частым. Для изучения языков мы создали функцию карточек, когда слова добавляются в закладки на сайте через расширение для браузера или в субтитрах к фильму, а потом происходит закрепление знаний с помощью мобильного приложения чат-бота или приложения для умной колонки, которая будет проверять выбранные слова.
Все приложения Lingvanex связаны между собой единым аккаунтом, поэтому можно начать переводить на мобильном приложении и продолжить на компьютере.
Также добавили голосовые чаты с переводом. Это будет полезно для туристических групп, когда гид может говорить на своем языке, а каждый из посетителей будет слушать в переводе. И в конце — перевод больших файлов на телефоне или компьютере.
Рынок перевода
Создавая API для своих приложений и вложив кучу денег, нужно понимать объем и перспективы рынка машинного перевода. В 2017 году был прогноз, что рынок к 2023 году станет $1,5 млрд, хотя объем рынка всех переводов будет $70 млрд (на 2023 год).
Почему такая разбежка — около 50 раз?
Допустим, лучший машинный переводчик сейчас переводит хорошо 80% текста.
Остальные 20% нужно редактировать человеку. Самое большие расходы в переводе — это корректура, то есть зарплаты людей. Увеличение качества перевода даже на 1% (до 81% в нашем примере) может образно на 1% сократить расходы на корректуру текста. 1% от разницы между рынком всех переводов за вычетом машинного будет (70 — 1,5 = $68,5 млрд) или 4685 млн уже. Цифры и расчет выше даны приблизительно, чтобы передать суть. То есть улучшение качества даже на 1% позволяет значительно сэкономить большим компаниям на услугах перевода.
По мере развития качества машинного перевода все большая его часть будет заменять рынок ручного перевода и экономить на расходах по зарплате. Не обязательно стараться охватить все языки, можно выбрать популярную пару (англо-испанский) и одно из направлений (медицина, металлургия, нефтехимия и др.). 100% качества — идеальный перевод машиной по всем тематикам — недостижим в ближайшее время.
А каждый следующий процент улучшения качества будет даваться труднее. Тем не менее, это не мешает рынку машинного перевода занять значительную часть общего всего рынка к 2023 году (по аналогии как DeepL незаметно отхватил 10% рынка Google), так как большие компании каждый день тестируют API различных переводчиков. И улучшение качества одного из них на процент (для какого-нибудь языка) позволит им экономить много миллионов $. Стратегия больших компаний по созданию своих наработкок opensouce начала приносить свои плоды. Стало больше стартапов, научных работ и людей в индустрии, что позволило раскачать рынок и добиваться все лучшего качества перевода, повышая прогноз по рынку машинного перевода.
Каждый год проводятся соревнования по задачам NLP, где корпорации, стартапы и университеты соревнуются у кого будет лучше перевод на определенных языковых парах. Анализируя список победителей, появляется уверенность, что небольшими ресурсами можно добиться отличного результата.
Чем мы лучше Google
За несколько лет проект вырос во много раз. Появились приложения не только для мобильных платформ, но и для компьютеров, носимых устройств, мессенджеров, браузеров, голосовых ассистентов. Помимо перевода текста был создан перевод голоса, картинок, файлов, сайтов и телефонных звонков.
Вначале я планировал делать свое API для перевода, чтобы использовать только для своих приложений. Но потом решил предложить его всем желающим. Конкуренты ушли вперед, и нужно было не отставать. До этого времени я управлял всем в одиночку как индивидуальный предприниматель, наняв людей на аутсорсе.
Но сложность продукта и количество задач начали быстро расти, и стало очевидно, что нужно делегировать функции и быстро нанимать людей в собственную команду в своем офисе. Я позвонил другу, он уволился с работы и принял решение открыть в марте 2019 года компанию Lingvanex.
До этого момента я создавал проект, нигде не рекламируясь, и когда решил собрать свою команду, столкнулся с проблемой поиска. Никто не верил, что это вообще можно сделать, и не понимал зачем. Пришлось собеседовать многих людей и каждому по 3 часа рассказывать о тысячах неочевидных деталей.
Когда вышла первая статья о проекте, стало проще. Мне всегда задавали один вопрос:
«Чем вы лучше Google?»
В данный момент наша цель — добиться качества перевода Google общей тематики на основных европейских и азиатских языках и после этого предоставлять решения для:
- Перевода текста и сайтов через наше API втрое дешевле конкурентов, предоставляя отличный сервис поддержки и простую интеграцию.
Например, стоимость перевода Google $20 за миллион символов, что получается очень дорого при значительных объемах. - Качественного тематического перевода документов по определенным тематикам (медицина, металлургия, юриспруденция и так далее) по API, в том числе c интеграцией в инструменты для профессиональных переводчиков (типа SDL Trados).
- Интеграция в бизнес-процессы предприятий для запуска моделей перевода на их серверах по нашей лицензии. Это позволяет сохранить приватность данных, не зависеть от объема переведенного текста и оптимизировать перевод под специфику конкретной компании. Можно сделать качество перевода лучше конкурентов на определенные языковые пары или темы. Можно и на все. Это вопрос ресурсов компании.
Например, стоимость перевода Google $20 за миллион символов, что получается очень дорого при значительных объемах.При достаточных инвестициях с этим проблем нет. Что и как делать — известно, просто нужны рабочие руки и деньги.
На самом деле рынок NLP растет очень быстро по мере того, как совершенствуется распознавание, анализ речи, машинный перевод, и может принести хорошую прибыль для небольшой команды.
Весь хайп тут начнется через 2-3 года, когда сегодняшняя раскрутка рынка большими компаниями принесет свои плоды. Начнется череда сделок по слиянию / поглощению. Главное в этот момент — иметь хороший продукт с аудиторией, который можно продать.
Результат
За все время тестовые приложения принесли более 1 миллиона долларов, из которых большая часть потрачена на то, чтобы сделать свой переводчик. Сейчас очевидно, что все можно было сделать гораздо дешевле и лучше.
Было сделано много управленческих ошибок, но это опыт, а тогда советоваться было не с кем. В статье описана очень маленькая часть этой истории и иногда может быть непонятно, почему принимались те или иные решения. Задавайте вопросы в комментариях.
Ссылки на новые программы, которые разрабатывались в течении 3 лет и в которые были вложены деньги. Если кто хочет увидеть старые тестовые приложения, про которые шла речь в начале статьи (где были заработаны деньги и 35 млн скачек) — пишите в личку.
На данный момент мы не добились качества перевода Google, но я не вижу никаких проблем это сделать если в команде будет хотя бы несколько специалистов по Natural Language Processing.
Сейчас лучше всего наш переводчик работает с английского языка на немецкий, испанский, французский. По ссылке можно найти демонстрацию перевода.
Если есть идеи совместных партнерств и предложений — пишите в личку, добавляйте в Facebook, LinkedIn.
В «Яндекс.Переводчик» встроили нейросеть с фантазией
, Текст: Валерия Шмырова
В сервисе «Яндекс.Переводчик» помимо статистического перевода стал доступен вариант перевода от нейросети. Ее преимущество в том, что она работает с целыми предложениями, лучше учитывает контекст и выдает согласованный, естественный текст. Однако когда нейросеть чего-то не понимает, она начинает фантазировать.
Запуск нейросети
Сервис «Яндекс.Переводчик» запустил нейронную сеть, которая поможет повысить качество перевода. Ранее перевод с одного языка на другой осуществлялся с помощью статистического механизма. Теперь процесс будет гибридным: свой вариант перевода будет предлагать и статистическая модель, и нейросеть. После этого алгоритм CatBoost, в основе которого лежит машинное обучение, будет выбирать лучший из полученных результатов.
Пока что нейросеть выполняет только перевод с английского на русский и только в веб-версии сервиса. По данным компании, в «Яндекс.Переводчике» запросы на англо-русский перевод составляют 80% всех запросов. В ближайшие месяцы разработчики намерены внедрить гибридную модель и в других направлениях. Чтобы пользователь мог сравнить переводы от разных механизмов, предусмотрен специальный переключатель.
Отличия от статистического переводчика
Принцип работы нейронной сети отличается от статистической модели перевода.
Вместо того, чтобы переводить текст слово за словом, выражение за выражением, она работает с целыми предложениями, не разбивая их на части. Благодаря этому в переводе учитывается контекст и лучше передается смысл. Кроме того переведенное предложение получается согласованным, естественным, легким для чтения и восприятия. По словам разработчиков, его можно принять за результат работы переводчика-человека.
Перевод нейросети напоминает перевод человека
К особенностям нейросети относится склонность «фантазировать», когда ей что-то не понятно. Таким образом она пытается угадать правильный перевод.
У статистического переводчика есть свои преимущества: он удачнее переводит редкие слова и выражения — мало распространенные имена, топонимы и т. д. Кроме того, он не фантазирует в том случае, если смысл предложения не ясен. По словам разработчиков, статистическая модель лучше справляется с короткими фразами.
Другие механизмы
В «Яндекс.Переводчике» есть специальный механизм, который дорабатывает перевод нейросети, как и перевод статистического переводчика, корректируя в нем рассогласованные сочетания слов и орфографические ошибки.
Благодаря этому пользователь не увидит в переводе сочетаний типа «папа пошла» или «сильный боль», уверяют разработчики. Этот эффект достигается за счет сравнения перевода с моделью языка — всеми знаниями о языке, накопленными системой.
В затруднительных случаях нейросеть склонна фантазировать
Модель языка содержит список слов и выражений языка, а также данные о частоте их употребления. Она нашла применение и за пределами «Яндекс.Переводчика». Например, при использовании «Яндекс.Клавиатуры» именно она угадывает, какое слово пользователь хочет набрать следующим, и предлагает ему готовые варианты. Например, модель языка понимает, что за «привет, как», скорее всего последуют варианты «дела» или «ты».
Что такое «Яндекс.Переводчик»
«Яндекс.Переводчик — сервис по переводу текстов с одного языка на другой от компании «Яндекс», начавший работу в 2011 г. Изначально он работал только с русским, украинским и английским языком.
За время существования сервиса количество языков увеличилось до 94 языка.
Среди них присутствуют и экзотические, такие как коса или папьяменто. Перевод можно выполнить между любыми двумя языками.
В 2016 г. в «Яндекс.Переводчик» был добавлен вымышленный и искусственно созданный язык, на котором общаются эльфы в книгах Дж. Р. Р. Толкина.
13 лучших переводчиков для браузера
Выясняем, с помощью чего люди переводят сайты и отдельные слова на страницах в 2020 году. Обсудим и браузеры со встроенными переводчиками, и плагины, помогающие не только переводить отдельные слова, но и лучше понимать язык.
Встроенные в браузеры переводчики
Глобализация вкупе с искусственным интеллектом сделали машинный перевод обыденностью. Даже специальные программы для этого не нужны. Все необходимое встраивают в браузер, чтобы люди могли общаться в соцсетях или читать иностранные блоги, не зная языка собеседника и посещаемых сайтов.
Поэтому для начала разберем те интерпретаторы, что есть в браузерах «из коробки», а уже потом рассмотрим альтернативные варианты.
Google Chrome
Google давно работает на поприще переводов, поэтому наличие встроенного переводчика в Chrome вполне очевидное явление. Алгоритм перевода тот же, что используется на одноименном сайте, так что качество перевода не станет сюрпризом.
Важное преимущество – поддержка большого количества языков. Используя Chrome, можно зайти на тот же Weibo и чувствовать себя там относительно комфортно, потому что даже с китайского браузер Google переводит сносно.
И второе – кастомизация. Вы вправе сами решать, на какой язык переводить сайт. Он не привязан к языку системы или браузера как такового. Дополнительные языки можно добавить через настройки и использовать для перевода по умолчанию или, наоборот, исключить из языков для перевода (тогда Chrome начнет их игнорировать). Также можно выбрать, какие сайты не стоит переводить вовсе, а какие нужно переводить автоматически при каждом посещении.
Чтобы воспользоваться Google Translate в Chrome:
- Открываем страницу на иностранном языке.
- Кликаем по логотипу Google Translate в правой части поисковой строки.
- Выбираем язык, на который надо перевести страницу.
Готово, текст на сайте моментально изменится на переведенный.
Microsoft Edge
Microsoft использует похожую с Google модель перевода страниц в браузере. Разница заключается в используемых технологиях. Разработчики Edge встроили в него собственное детище по имени Bing Translator.
Качество перевода неоднозначное. Он переводит заметно медленнее, чем конкуренты, и не все части страницы. Больше слов интерпретирует либо некорректно, либо так, что из них не удается уловить контекст и понять суть написанного. Частенько после перевода через Bing текст обрезается на полуслове. Google так не делает.
Но это все субъективное мнение, основанное на тестировании китайского блога Weibo и пары немецких статей в Википедии.
Чтобы воспользоваться Bing Translator в браузере Эдж:
- Заходим на непереведенную страницу.
- Кликаем по логотипу Bing Translator в правой части поисковой строки.
- Выбираем знакомый язык из списка доступных в Bing Translator.
- И соглашаемся на перевод страницы, кликнув по кнопке «Перевести».
Через несколько секунд язык страницы изменится.
Safari
В 2020 году Apple тоже решила заняться разработкой собственного переводчика. У них получился удобный аналог Google Translate для iOS 14 и заметно прокачались языковые навыки Siri. Естественно, не обошлось без появления функции перевода в браузере.
Но, как это часто бывает у Apple, функциональность встроенного интерпретатора оказалась заметно ограничена.
- Во-первых, он переводит только на язык, установленный в системе. Если по умолчанию в вашем компьютере или смартфоне установлен английский язык в качестве основного, то перевести сайт с английского на русский не получится. Только наоборот.
- Во-вторых, в Safari для macOS переводчик все еще находится в стадии бета-тестирования и не всегда срабатывает даже на тех страницах, на которых мобильная версия прекрасно справляется с переводом.
Зато, когда переводчик Apple работает, он работает хорошо. Перевод действительно на уровне конкурентов, а зачастую и уровнем выше.
Чтобы воспользоваться переводчиком в Safari:
- Открываем страницу на иностранном языке (это должен быть иностранный язык для системы, а не для вас).
- И кликаем по иконке в виде двух облаков в поисковой строке (в macOS).
В случае с iOS процесс немного усложняется:
- Открываем непереведенный сайт.
- Потом тапаем по значку в виде буквы А в поисковой строке.
- Выбираем пункт Translate to English (или другой язык в зависимости от языка ОС).
Язык страницы изменится моментально.
Яндекс.Браузер
Российский IT-гигант тоже обладает и собственным переводчиком, и браузером. Яндекс.Браузер построен на базе Chromium, как и новый Edge, поэтому принцип работы встроенного интерпретатора там такой же, как у Google и Microsoft.
Но переводом занимаются алгоритмы, разработанные Яндексом и используемые на одноименном сайте.
Поддержка языков довольно широкая, но выбирать среди них нельзя. Как и Safari, разработка Яндекса предлагает переводить только на язык ОС.
Спасибо хотя бы на том, что перевод можно автоматизировать или вовсе отключить, если язык знаком пользователю.
Чтобы воспользоваться переводчиком в Яндекс.Браузере:
- Заходим на непереведенную страницу.
- Кликаем по логотипу Яндекс.Переводчика в правой части адресной строки.
- Нажимаем на кнопку «Перевести».
Как я уже сказал выше, язык перевода только в браузере поменять нельзя. Придется менять язык браузера или всей ОС.
Плагины для перевода
Плагины с функцией перевода страниц и отдельных слов пользуются популярностью, так как не все браузеры обладают соответствующей встроенной функциональностью. Взять тот же Firefox. Им все еще пользуется большое количество людей, а переводчика в нем нет.
К тому же не всегда встроенный интерпретатор справляется со своими задачами так же хорошо, как решения от сторонних разработчиков.
Яндекс и Safari, например, не дают выбирать язык перевода. В разработке Apple также нет функции перевода отдельных слов в тексте (не считая встроенного в macOS и iOS словаря).
Ну и алгоритмы некоторых сторонних переводчиков заметно выигрывают по качеству перевода. Например, они могут быть лучше знакомы с новыми словами и выражениями, предлагать примеры использования в контексте, отображать больше вариаций перевода одного и того же выражения или вовсе выводить пользовательские варианты интерпретации фраз.
Ниже разберем лучшие сторонние плагины-переводчики для браузеров.
Google Translate
Разработки Google в области перевода на хорошем счету у пользователей, поэтому многие разработчики пытаются перенести алгоритмы переводчика корпорации в другие браузеры. Более того, сама Google создала расширение для браузеров на базе Chromium с соответствующей функциональностью.
Расширение Google почти не отличается от встроенных в Chrome инструментов, но зато его можно установить в Edge, Яндекс.:max_bytes(150000):strip_icc()/GettyImages-168328688-989b4ca9a8f446c8991518fefc5d7810.jpg)
Браузер и даже в браузеры, не поддерживающие перевод по умолчанию. В их числе Firefox, Vivaldi, Brave, Opera и прочие.
Плагин умеет переводить страницы целиком, а также отдельные слова и отрывки текста, если их выделить и выбрать опцию Google Translate в контекстном меню. Отдельные слова можно озвучить прямо в браузере.
А еще он содержит в себе мини-версию Google Translate. В нее можно ввести произвольный текст для перевода на тот случай, если не удается его скопировать (когда непереведенный текст отображается в видео или только озвучивается) или он вовсе не связан с просматриваемыми страницами.
Скачать плагин для браузеров на базе Chromium
Скачать расширение для Firefox
Mate Translator
Популярный плагин для перевода, доступный сразу для всех актуальных браузеров. Как и решение от Google, Mate умеет переводить страницы целиком и отдельные слова.
- Отличается продвинутыми алгоритмами перевода. Пользователи отмечают, что Mate часто справляется лучше, чем Google.
- Поддерживает 103 языка, среди которых базовые (в духе английского с китайским) и более специфичные (наподобие люксембургского).
- Синхронизирует историю переводов между всеми устройствами, где сервис установлен и подключен к одному аккаунту.
- Позволяет сохранять и сортировать слова и фразы в личном словарике для путешествий или работы.
- Отображает синонимы, дополнительные значения, род, склонения и другие характеристики переводимых слов.
Mate распространяется бесплатно в виде расширений для браузера, но при установке программы в ОС требует оплаты. Также он доступен в версиях для мобильных устройств в App Store и Google Play.
Скачать Mate для Safari
Скачать расширение для браузеров на базе Chromium
Скачать плагин для Firefox
TranslateMe
Google Translate пока недоступен для браузера Apple. Но есть плагин, использующий алгоритмы Google и копирующий большую часть возможностей переводчика корпорации в Safari.
TranslateMe – альтернатива, существующая в Mac App Store уже несколько лет и успешно заменяющая отсутствующий интерпретатор Google.
Правда, стоит плагин аж 10 долларов, что немного странно для расширения, построенного целиком и полностью на базе бесплатного Google Translate. Все еще дешевле, чем полная версия того же Mate, но уже неприятно. Тем не менее удобный интерфейс и отсутствие дешевых альтернатив сделали TranslateMe популярным решением, одним из лучших в своем классе. Поэтому он и угодил в подборку.
Скачать расширение для Safari
Lingvo Live
Детище компании ABBYY, до сих пор являющееся одним из лучших профессиональных решений для перевода фраз и отдельных слов. Lingvo Live содержит в себе много инструментов для работы с языком: личный словарь, большой список примеров использования слов и фраз, подборку словосочетаний для каждого переведенного фрагмента текста.
Но важнее всего – наличие некой социальной сети, куда пользователи словаря заливают собственные варианты перевода слов.
Так база пополняется выражениями, которые уже активно используются, но все еще не попали в актуальные словарные базы.
Плагин выполняет те же функции, что и условный Google Translate, задействуя технологии ABBYY и предлагая воспользоваться встроенным разговорником.
Скачать для браузеров на базе Chromium
Англо-русский словарь Lingvo
Аналог словаря Lingvo для Safari. Устанавливается через Mac App Store и встраивается напрямую в систему. Так как это профессиональное решение ABBYY, работающее в офлайн-режиме, то за плагин придется заплатить.
Скачать Lingvo для Safari
Leo Translate
Еще одна российская разработка, в этот раз на базе переводчика LinguaLeo. Это такой набор инструментов, тренажеров и обучающих сессий для тех, кто пытается выучить английский язык. Плагин выполняет те же функции, переводит слова и целые страницы. Фишка расширения – возможность сразу отправить найденные фразы в список изучаемых материалов. Это значит, что по итогу свои находки можно будет использовать для более глубокого изучения языка в школе LinguaLeo.
Есть вариант от сторонних разработчиков, поддерживающий браузер Firefox. Он не только переводит отдельные слова, используя технологии LinguaLeo (API, предоставляемое разработчиками сервиса), но и позволяет добавлять слова, найденные в сети, в словарь сервиса (если вы в нем зарегистрированы, конечно).
Скачать для браузеров на базе Chromium
Скачать плагин для Firefox
Reverso
Фаворит всех преподавателей иностранных языков в РФ и мой личный выбор. Context Reverso, пожалуй, мой любимый сервис по переводу отдельных слов и фрагментов текста. Он хорош огромной базой примеров перевода (в контексте реальной речи и письма).
Обращаясь в Context Reverso, гораздо проще найти подходящий перевод, особенно если речь идет о специфичных терминах, редко встречающихся словах или фразах, перевод которых может варьироваться в зависимости от контекста.
При переводе текстов используется продвинутый искусственный интеллект, разработанный создателями Context Reverso..png){kind=spacer}
Расширение позволяет работать не только с текстом на страницах, но и с субтитрами в YouTube или Netflix. Можно изучать языки по фильмам и роликам иностранных блогеров.
При использовании плагин Context Reverso пытается подобрать наиболее подходящие примеры употребления выделенных в браузере слов, сразу предлагает добавить их в список избранных или озвучить.
Также вместе с расширением устанавливается мини-версия словаря, обитающая в панели инструментов. Туда можно вводить произвольные слова и предложения для перевода, не переходя на одноименный ресурс.
Скачать плагин для браузеров на базе Chromium
Скачать расширение для Firefox
Multitran Popup
Еще один словарь, востребованный в российских учебных заведениях. С большим отрывом выигрывает у Google Translate и его аналогов по количеству переводов одного слова. В можно найти крайне редко используемые значения фраз. Клад для лингвистов!
Плагин работает в двух режимах:
- Режим всплывающих окон. При выделении непонятного слова или предложения появляется полноценный интерфейс Multitran, отображающий большой список доступных значений вкупе с родом, частью речи, сферой применения и транскрипцией словарной единицы.
- Режим мини-словаря в панели инструментов. Это компактная версия одноименного сайта, встроенная в интерфейс браузера. Тут можно вводить произвольный текст для поиска по Multitran с указанием языка перевода.
При выделении непонятного слова или предложения появляется полноценный интерфейс Multitran, отображающий большой список доступных значений вкупе с родом, частью речи, сферой применения и транскрипцией словарной единицы.Могу советовать это расширение с той же уверенностью, что и Context Reverso. А вместе они дадут еще больше полезной информации.
Скачать Multitran для браузеров на базе Chromium
Urban Dictionary Search
Словарь для тех, кто хочет лучше понимать наиболее специфичную, современную речь. В частности, речь идет о словах и фразах из интернета, которые так быстро сменяют друг друга, что даже не успевают попасть в какой-то мало-мальски серьезный словарь.
К сожалению, расширение Urban Dictionary для браузеров умеет лишь искать по одноименному сайту.
То есть оно показывает поисковое поле в панели инструментов, но результаты выводит только на официальном сайте сервиса.
Но немного ускорить процесс перевода можно. Надо выделить непонятное слово, кликнуть по нему правой кнопкой мыши и затем нажать на иконку расширения в появившемся выпадающем меню.
Скачать расширение для браузеров на базе Chromium
Выводы
Арсенал плагинов почти не изменился за последние годы. В плане популярности и удобства лидирует Google Translate. Он подойдет 90% пользователей, так как переводит целые страницы и отдельные слова лучше большинства машинных переводчиков.
А для тех, кому нужно больше данных, есть Context Reverso и Multitran. Это «взрослые» словари для профессионалов, которые не требуют никаких финансовых вложений. Лучшее, что можно найти для поиска редких слов и их характеристик.
Cинхронный переводчик: сложности и перспективы профессии | Учеба и работа в Германии | DW
До наступления эры информационных технологий слово «переводчик» прочно ассоциировалось с человеком: ну разве машина сможет перевести текст с одного языка на другой? Теперь этот стереотип устарел: современные компьютерные программы-переводчики становятся все более совершенными, качество выполняемых ими переводов постоянно повышается.
И, тем не менее, искусственный интеллект все равно останется лишь подспорьем для людей-переводчиков. Несмотря на активное развитие компьютерных технологий, профессия переводчика, требующая разносторонних навыков и талантов, по-прежнему перспективна, в обозримом будущем исчезновение ей не грозит. И в первую очередь это касается устных переводчиков. По оценкам независимой аналитической организации Common Sense Advisory (CSA), объем глобального рынка лингвистических услуг, важным сегментом которого являются услуги устного перевода, к 2021 году возрастет с 46,5 млрд долларов (показатель 2018 года) до 56 млрд.
Но особенно востребованными остаются переводчики-синхронисты — специалисты-невидимки, без которых не обходится ни один международный конгресс, ни одна церемония вручения престижной премии. Они переводят в режиме реального времени, с задержкой буквально в несколько секунд. Но как же стать таким специалистом? И где учат этому в Германии?
Какие бывают переводчики
В Германии насчитывается 25 вузов, где готовят письменных (Übersetzer) и устных (Dolmetscher) переводчиков, которые, в свою очередь, подразделяются на переводчиков узкого профиля (Fachkorrespondent), занимающих соответствующие ниши в сегменте переводческого рынка.
Есть переводчики художественных текстов (Literaturübersetzer), присяжные судебные переводчики (Gerichtsdolmetscher), переводчики, специализирующиеся на медицинской (Medizindolmetscher, Medizinübersetzer), экономической (Wirtschaftsdolmetscher, Wirtschaftsübersetzer), технической (Technischer Dolmetscher, Technischer Übersetzer) тематике.
В кабине переводчиков на одной из конференций: один переводит — другой страхует. Через определенное время — смена ролей.
Но элита переводческого общества — это все-таки синхронисты (Simultandolmetscher, Konferenzdolmetscher). Как правило, они работают в специальных звукоизоляционных кабинах с наушниками и микрофонами либо находятся рядом с участником международного мероприятия и нашептывают ему перевод на ухо или через специальное мобильное устройство (Flusterdolmetscher). Синхронный перевод — это очень сложная и напряженная работа. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) даже внесла эту профессию в список наиболее стрессовых.
В каких немецких вузах готовят синхронистов
На сегодняшний день в Германии существует четыре вуза, в магистратурах которых можно получить специальность переводчика-синхрониста.
В первую очередь, это Майнцкий университет имени Иоганна Гутенберга, а точнее — его факультет переводоведения, языкознания и культурологии, расположенный в Гермерсхайме и зарекомендовавший себя как крупный центр подготовки синхронных переводчиков, главными отличительными чертами которого являются разнообразие преподаваемых языков и высокое качество обучения. В Германии это единственный переводческий факультет, где русский (так же, как французский, итальянский, греческий, нидерландский, испанский) можно заявлять как родной язык, или язык «А» на переводческом жаргоне. В других аналогичных вузах в качестве родного языка всегда выступает немецкий.
Список продолжают Гейдельбергский университет имени Рупрехта и Карла, Лейпцигский университет, Техническая высшая школа в Кельне. В каждом из этих вузов продолжительность обучения в магистратуре по специальности «синхронный перевод» составляет четыре семестра. Но для того чтобы поступить туда, знаний иностранных языков, приобретенных в средней школе, как правило, недостаточно.
Что нужно для поступления
На факультете переводоведения, языкознания и культурологии Майнцкого университета в Гермерсхайме, вне зависимости от того, какой язык является для вас родным и с какими иностранными языками вы намерены работать, при поступлении в магистратуру уровень владения как первым (язык В), так и вторым (язык С) иностранным языками, должен соответствовать по меньшей мере уровню C1 рекомендованных европейских стандартов языкознания (CEFR).
Портативное мобильное устройство для нашептывания — один из гаджетов, наиболее часто используемых переводчиками-синхронистами
Например, международным документом, подтверждающим достаточный для поступления на переводческий факультет уровень владения немецким языком, признается сертификат Гете-Института. А официальным подтверждением ваших знаний английского языка является так называемый «Кембриджский сертификат» — доказательство того, что вы выдержали тесты, которые проводятся экзаменационным советом Кембриджского университета.
Также необходимо представить диплом о высшем образовании или диплом бакалавра, а если он еще не получен, — свидетельство с перечнем учебных дисциплин, освоенных в процессе учебы в вузе.
Вступительные экзамены
Затем необходимо сдать вступительные экзамены по двум иностранным языкам. В общей сложности, их три. Сначала проводится 30-минутный экзамен по языку В, во время которого кандидату необходимо продемонстрировать умение структурированно подавать на нем мысли. После этого — беседа с экзаменатором. Затем проверяется способность кандидата работать в кабинке синхрониста.
Второй экзамен — на знание языка C. Он продолжается 30 минут и включает разговор с экзаменатором, а также тест, во время которого проверяется умение кандидата бегло выражаться на иностранном языке и его представление о сути переводимого текста. Затем проводится экзамен на знание языка C в кабинке синхрониста. После этого приемная комиссия решает, по какому из заявленных иностранных языков кандидат будет сдавать расширенный экзамен.
Третий экзамен — это также проверка знаний языка C. Его продолжительность — 20 минут. Этот тест по своей последовательности идентичен 30-минутному варианту, только в кабинке синхрониста кандидату работать не придется. Во время этого экзамена проверяется пассивное понимание языка C.
Перспективная ниша
Учебная программа факультета переводоведения, языкознания и культурологии Майнцкого университета в Гермерсхайме охватывает все аспекты перевода, предусматривает обучение синхронному переводу с использованием кабинок и специального оборудования наподобие портативных мобильных систем под названием «шептало», а также включает языкознание и культурологию, непосредственно связанные с переводом. Благодаря разнообразным междисциплинарным курсам студенты широко осваивают навыки межкультурной коммуникации, а также техническую, экономическую, медицинскую, юридическую терминологию, туристические термины, интернет-сленг.
Как бы то ни было, чем лучше вуз, в котором вы освоили специальность переводчика-синхрониста, тем удачнее сложится ваша карьера.
Переводчик экстракласса может даже получить допуск к работе в структурах ЕС. В многонациональном Европарламенте такие специалисты требуются постоянно. Если стартовая зарплата несинхронных переводчиков составляет в Германии от 27 000 до 36 500 евро в год, то синхронист уже на старте карьеры может зарабатывать 750 евро в день. Что же касается хороших, опытных синхронистов, то они востребованы во всех сферах и зарабатывают минимум 1000 евро в день. И чем больше стаж, тем выше гонорары.
Новичкам на переводческой ниве в Германии весомую поддержку оказывает Объединение переводчиков-синхронистов (Verband der Konferenzdolmetscher, VKD), насчитывающее свыше 600 членов и являющееся составной частью Федерального союза устных и письменных переводчиков (Bundesverband der Dolmetscher und Übersetzer, BDÜ). В помощь входящим в его состав молодым переводчикам разработана отдельная учебная программа, по которой на специальных курсах их обучают коллеги со стажем. Регулярно проводятся и курсы повышения квалификации для широкого круга желающих.
Не говоря о том, что эта профорганизация решает проблемы трудоустройства, являясь связующим звеном между работодателями и переводчиками.
Смотрите также:
Признание квалификации в Германии: шпаргалка по профессиям
Врач
Эта профессия регламентированная, то есть квалификация должна соответствовать немецким стандартам. Для работы врачом в Германии специалисты не из ЕС должны получить разрешение. Оно может быть временным и действительным только для федеральной земли, которая его выдает. Другой вариант — разрешение без ограничений. Для него нужно сдавать экзамен на проверку знаний по специальности — Approbation.
Признание квалификации в Германии: шпаргалка по профессиям
Медсестра или медбрат
И по этой специальности можно работать только с официального разрешения. Проверки квалификации не избежать. Некоторые расхождения в учебной программе могут быть компенсированы опытом работы. Если же разница существенная, то специалисту предложат сразу сдать экзамен или сначала пройти трехлетний курс обучения.
Как и в случае врачей, важное условие — владение обиходным и медицинским немецким.Признание квалификации в Германии: шпаргалка по профессиям
Инженер
Звание «инженер» в Германии защищено законом, использовать его может только специалист, подтвердивший свою квалификацию. Но для работы по инженерной специальности признание диплома, полученного за рубежом, необязательно. Работодатель сам решает, подходит ли претендент. Правда, подтвержденная квалификация повышает шансы на рынке труда.
Признание квалификации в Германии: шпаргалка по профессиям
Информатик
Эта профессия — не регламентированная. На подходящую вакансию можете сразу отправлять заявку. По данным IT Job Market Report, вырос спрос на аналитиков и специалистов по разработке информационных систем. Больше всего шансов — в сферах логистики, автомобиле- и машиностроения. Опыт работы с облачными технологиями, соцсетями или мобильными приложениями — большое преимущество.
Признание квалификации в Германии: шпаргалка по профессиям
Специалисты с профобразованием
С 2013 года облегчено трудоустройство на немецких предприятиях для представителей рабочих специальностей из так называемого «белого списка» Федерального агентства по труду (Positivliste). В числе самых востребованных — специалисты по металлообработке, монтажу металлоконструкций, мехатронике и электротехнике, а также слесари-сантехники, кровельщики и каменщики.
Признание квалификации в Германии: шпаргалка по профессиям
Специалисты с профобразованием
У таких специалистов должны быть знания немецкого языка и оконченное профобразование. Требуется подтвердить квалификацию в Германии. Рассмотрением документов занимаются торгово-промышленные и ремесленные палаты. Подать заявку можно, находясь за рубежом. Рассмотрение занимает до трех месяцев.
Признание квалификации в Германии: шпаргалка по профессиям
Куда обращаться
Проверить, обязательно ли вам подтверждать свой зарубежный диплом для работы в Германии, можно на сайте www.
anerkennung-in-deutschland.de в разделе Anerkennungsfinder. Здесь же размещены и адреса ведомств, которые рассматривают документы. Получить информацию можно и в службах, о которых мы рассказывали в статье «Признание квалификации в Германии: кто окажет первую помощь»: https://p.dw.com/p/3Bjn6Автор: Татьяна Вайнман
Как и в случае врачей, важное условие — владение обиходным и медицинским немецким.
anerkennung-in-deutschland.de в разделе Anerkennungsfinder. Здесь же размещены и адреса ведомств, которые рассматривают документы. Получить информацию можно и в службах, о которых мы рассказывали в статье «Признание квалификации в Германии: кто окажет первую помощь»: https://p.dw.com/p/3Bjn6______________
Хотите читать нас регулярно? Подписывайтесь на наши VK-сообщества «DW на русском» и «DW Учеба и работа» и на Telegram-канал «Что там у немцев?» или читайте нас в WhatsApp
Обсуждаем проект профессионального стандарта «Переводчик»
Уважаемые коллеги!
Предлагаем для обсуждения проект профессионального стандарта «Переводчик», разработанный группой ведущих преподавателей и переводчиков-практиков МГЛУ и НГЛУ им. Н.А. Добролюбова.
Приглашаем принять участие в обсуждении представителей организаций, выступающих в качестве работодателей для переводчиков, практикующих переводчиков, преподавателей вузов, а также всех, кто заинтересован в настоящем и будущем переводческой профессии.
Вы можете заполнить форму обратной связи или написать на адрес [email protected].
Профессиональный стандарт является характеристикой квалификации, необходимой работнику для осуществления определенного вида профессиональной деятельности (в нашем случае — деятельности по межъязыковому переводу письменных и устных текстов). Для работодателей профессиональный стандарт призван служить основой для установления конкретных требований при выполнении переводчиком своих трудовых функций.
При разработке текста профессионального стандарта авторы руководствовались следующими принципиальными соображениями:
— Подготовка и утверждение профессионального стандарта является уникальной возможностью еще раз заявить о существовании профессии переводчика как самостоятельного вида профессиональной деятельности, предполагающего владение целым комплексом профессиональных знаний и умений и требующего высокой квалификации, полученной в системе высшего образования.
— Профессия переводчика — многоаспектный и многоуровневый вид трудовой деятельности.
Подробное описание функционала переводчика должно способствовать повышению статуса профессии, служить основой для регулирования трудовых отношений переводчика и работодателя, обеспечивать достойный уровень оплаты труда.
— После вступления в силу, профессиональный стандарт «Переводчик» во многом будет определять содержание обучения профессиональных переводчиков в российских вузах. Именно на это указывают российские законы и, прежде всего, Федеральный закон «Об образовании»: «… положения вступившего в силу профессионального стандарта должны быть учтены при формировании федеральных государственных образовательных стандартов (ФГОС) в соответствующей профессиональной области (ст. 11, п.7),. Таким образом, формулировка общепрофессиональных и профессиональных компетенций, включенных в ФГОС, должна быть соотнесена как по форме, так и по содержанию с описанием трудовых функций и трудовых действий, включенных в профессиональный стандарт переводчика.
Проект профессионального стандарта «Переводчик»
| Многофункциональный переводчик от компании Smart Link Corporation. Компания занимается разработкой, продажей и распространением программного обеспечения для машинного перевода и систем автоматической проверки правописания. Современный ImTranslator объединяет в себе сразу несколько переводчиков от ведущих производителей: ПРОМТ, Babylon, Google, Microsoft. Более правильно будет назвать ImTranslator интерфейсом к различным переводчикам. Введите текст для перевода и одним кликом выберите систему, при помощи которой вы хотите выполнить перевод. ImTranslator содержит все необходимые инструменты, которые могут вам понадобиться при переводе текстов: машинный перевод, виртуальная клавиатура, проверка правописания.
Система позволяет вам выполнять следующие действия: переводить тексты на множество языков, использовать словари, проверять орфографию, набирать текст при помощи виртуальной клавиатуры, печатать результаты перевода и отправлять их по e-mail.
Достаточно просто сохранить ссылку на этот сайт! |
ru
Кроме того, всего одним нажатием кнопки вы можете перевести текст сразу несколькими переводчиками — ImTranslator предоставляет вам интерфейс к некоторым другим системам машинного перевода.
«Яндекс.Переводчик» начал переводить с якутского языка — Общество
ЯКУТСК, 26 апреля. /ТАСС/. Сервис «Яндекс.Переводчик» при содействии Национальной библиотеки Якутии начал переводить якутский язык на 98 языков и обратно. Сервис доступен на сайте и в мобильном приложении, сообщили ТАСС в пресс-службе «Яндекса».
Событие произошло накануне Дня республики, который отмечается ежегодно 27 апреля. В этот день произошли сразу два знаковых события в общественной и политической жизни региона. В 1922 году была образована Якутская Автономная Советская Социалистическая Республика (ЯАССР) в составе СССР. 70 лет спустя, в 1992 году, вступила в силу новая конституция республики, которая определила статус Якутии как субъекта Российской Федерации.
«По данным переписи населения 2010 года, якутским языком владеют более 450 тыс. человек, проживающих в основном на территории Якутии. Теперь люди, которые говорят и пишут на якутском, могут использовать переводчик для чтения текстов на иностранном языке», — рассказали в компании.
По словам главы Якутии Айсена Николаева, цифровизация культурного наследия коренных народов Арктики имеет жизненно важное значение для сохранения культурной самобытности народов. «Потенциал Национальной библиотеки Якутии позволяет сегодня создать центр цифровизации языкового и культурного наследия народов Якутии для формирования единого пространства знаний на основе оцифрованных текстовых, аудиовизуальных, архивных, музейных артефактов, собранных в единую цифровую платформу», — отметил Николаев.
Сохранить культурное наследие
Как считает научный сотрудник Национальной библиотеки Якутии, инициатор поддержки якутского языка в машинных переводчиках Алексей Иванов, машинные переводчики — один из важных инструментов по сохранению исчезающих языков.
«Качество машинного перевода для якутского языка уже приближается к человеческому, но еще требует совершенствования. По моему мнению, компания «Яндекс» является единственной компанией в мире, которая ведет работу по сохранению языков народов России с помощью машинного перевода», — рассказал Иванов.
Он отметил, что, как и для многих других языков народов России, для якутского языка существует мало параллельных текстов, необходимых для обучения машинного переводчика. В Якутии команде «Яндекса» помогли энтузиасты, которые собрали около 50 тысяч фраз на якутском и их переводы на русский. «Идея создать машинный перевод для якутского языка возникла еще в 2017 году. Последние полтора года на общественных началах ведется сбор двуязычных русско-якутских текстов, подготовка эталонных якутско-русских переводов для оценки качества перевода», — отметил Иванов.
Национальная библиотека Якутии планирует формировать большие данные в сервис электронной библиотеки с целью увеличения присутствия якутского языка в киберпространстве.
«Фонд электронной библиотеки на начало года составляет более 30 тыс. документов. Сегменты расширяются каждый день. Появление якутского языка в «Яндекс.Переводчике» сделает доступнее литературное наследие Якутии для всего мира», — отметила директор библиотеки Саргылана Максимова.
Якутский язык наряду с русским является одним из официальных языков Республики Саха (Якутия) и относится к тюркской семье языков, в которой образует отдельную ветвь.
Определение Translate по Merriam-Webster
транс · поздно | \ tran (t) s-lāt , транз-; ˈTran (t) s-lāt, ˈtranz- \переходный глагол
1а : переводить на свой или другой язык
с (1) : для выражения разными терминами и особенно разными словами : перефразировать 2а : для переноса, удаления или изменения одного места, состояния, формы или внешнего вида на другое : перенос, преобразование воплощать идеи в жизньб : передать на небеса или во вневременное состояние без смерти
c : передать (слона) с одной кафедры на другую
5 : для перевода (генетической информации) в синтез белка
непереходный глагол
1 : , чтобы попрактиковаться в переводе или сделать перевод также : для допуска или адаптации к переводу слово, которое нелегко перевести
2 : пройти перевод
3 : свинец, результат — обычно используется с в , считает, что снижение налогов приведет к экономическому росту.
Интернет-петиция просит добавить язык кри в Google Translate
Издатель из Монреаля Джозеф Джон хотел, чтобы его книга комиксов «Гражданин Канады» отражала разнообразную историю страны, так как главный герой говорил на английском, французском и кри.
Но когда он начал вводить диалог супергероя коренных народов в Google Translate, он обнаружил, что кри, самый распространенный язык коренных народов в Канаде, не подходит для этого приложения.
Затем Джон взял на себя задачу создать онлайн-петицию, призывающую Google сделать Cree доступным в своем приложении для перевода. Разработчик пользовательского интерфейса по профессии, издатель сказал, что хочет помочь сохранить язык коренных народов.
«Я не активист, я просто … дизайнер», — сказал Джон.«Создание комиксов всегда было моей страстью (но) я хочу, чтобы мой комикс был особенно полезен коренным народам, я хочу помочь народам коренных народов».
В преамбуле петиции Джона указывается, что маори, язык аборигенов Новой Зеландии, доступен в Google Translate. Данные правительства Новой Зеландии предполагают, что там проживает около 50 000 человек, говорящих на маори, но данные переписи населения Статистического управления Канады в 2016 году показывают, что на момент сбора информации в Канаде было более 96 000 носителей кри.
Саймон Берд — создатель Cree Simon Says, группы в Facebook с более чем 20 000 подписчиков, которая учит людей говорить на языке коренных народов — сказал, что приветствовал бы добавление его родного языка в Google Translate в качестве инструмента для начинающих или промежуточные динамики.
«Когда есть общее понимание языка между свободно говорящим и тем, кто его совсем не знает, я думаю, это будет реальная выгода», — сказал Берд, который также является директором по образованию в Lac La Ronge. Индийская группа в Саскачеване.
Кри, часть языковой семьи алгонкин, имеет девять диалектов, на которых говорят в обширном географическом регионе, простирающемся от Лабрадора до Альберты и Северо-Западных территорий, согласно данным правительства территории.
Берд сказал, что, хотя есть определенные современные слова, которые различаются между различными диалектами кри, суть языка одинакова по всей Канаде.
Молли Морган, пресс-секретарь Google, заявила, что кри является одним из многих языков коренных народов, включенных в проект шрифтов Noto компании, но добавила, что включение его в приложение Translate — более сложный процесс.
«Со временем мы постепенно добавляем языки, но нашей системе нужно много примеров, чтобы учиться», — сказал Морган. «К сожалению, у нас нет графика для этого конкретного языка. Процесс добавления языка в Translate требует от участников больших согласованных усилий».
Джон, эмигрировавший из Бангалора, Индия, в 2007 году, сказал, что надеется, что его комикс поможет другим иммигрантам лучше понять людей из числа коренных народов. Он надеется, что «Гражданин Канады» поможет им понять разницу между коренными народами, метисами и инуитами.
«Я не хочу, чтобы люди думали о коренных народах как о трагедах или жертвах или о чем-то еще, я хочу, чтобы они думали о них как о супергероях», — сказал Джон.
Этот отчет The Canadian Press был впервые опубликован 21 февраля 2021 г.
Microsoft Translator получает текстовую поддержку для еще 9 языков
Microsoft Translator и несколько служб Microsoft недавно получили поддержку девяти дополнительных языков.
Microsoft объявила о поддержке перевода текста на албанский, амхарский, армянский, азербайджанский, кхмерский, лаосский, мьянманский, непальский и тигринский языки в своем блоге. Добавив поддержку этих языков, Microsoft Translator может помочь более 170 миллионам людей общаться.
С добавлением этих девяти языков Microsoft Translator теперь может переводить текст на 83 языка или с них.
Новые поддерживаемые языки доступны не только в приложениях Microsoft Translator, которые есть на iOS, Android и Windows 10.Они также доступны в Microsoft Office и переводчике для Bing. Разработчики также могут использовать эти языки в Translator, когнитивной службе Azure. Microsoft также поддерживает девять новых языков с помощью своих когнитивных служб Azure для преобразования речи в текст.
VPN-предложения: пожизненная лицензия за 16 долларов, ежемесячные планы за 1 доллар и более
Объявление Microsoft о новых поддерживаемых языках произошло всего через пару дней после Международного дня родного языка, цель которого, по данным ООН, «способствовать сохранению и защите всех языков, используемых народами мира».
Поддержка перевода текста для этих языков может помочь создать новые возможности для общения людей, преодолевая языковые барьеры. На девяти новых поддерживаемых языках говорят более 170 миллионов человек по всему миру.
Мы можем получать комиссию за покупки, используя наши ссылки. Узнать больше.
Исследуйте голубой океанПарусный гид Valheim: как построить и управлять каждым кораблем
Парусный спорт очень важен в Вальхейме, поскольку это единственный способ добраться до биомов за пределами Лугов и Шварцвальда.Вот что вам нужно для создания каждой лодки в игре, а также подробный обзор того, как правильно их управлять.
Отключите шум с помощью VoiceПолный список приложений, поддерживаемых NVIDIA RTX Voice
NVIDIA RTX Voice может удалить фоновый шум из ваших потоков, голосовых чатов и видеоконференций. Вот все приложения для Windows с официальной поддержкой NVIDIA RTX Voice.
Польских правил по LSP с использованием Google Translate; Определяет «профессиональный переводчик»
Суд в Польше создал своего рода прецедент, оценив использование бесплатных инструментов машинного перевода (MT), таких как Google Translate, и того, что считается «профессиональным переводчиком».”
Решение, вынесенное летом прошлого года, стало предметом статьи от 8 февраля 2021 года, написанной Войцехом Волошиком, юристом-лингвистом и генеральным директором компании IURIDICO, специализирующейся на юридических переводах. Волошик был вызван судом в качестве свидетеля-эксперта.
Насколько известно Волошику, это первое судебное решение в Польше, касающееся бесплатного инструмента машинного перевода в контексте конфиденциальности, прав интеллектуальной собственности и ответственности поставщика языковых услуг (LSP) за надзор за качеством работы переводчика.
Реклама LSP подал в суд на клиента с требованием уплаты за перевод книги с польского на английский в 2013 году.
Клиент отказался платить LSP, заявив, что перевод был не только доставлен очень поздно, но и с таким низким качеством, что Второй LSP должен был быть нанят, чтобы выполнять свою работу правильно.
LSP нанял переводчика, который выполнил 92% перевода с помощью Google Translate, постредактировав вывод (он же PEMT или MTPE). Остальные 8% были переведены с помощью инструмента повышения производительности перевода (CAT).(В то время переводчиком был студент пятого курса информатики, выигравший национальный конкурс английского языка для старшеклассников.)
LSP и заказчик договорились, что перевод будет выполнен, как объяснил Волошик, «профессиональным переводчиком и отредактирован носителем языка», обладающим специальными знаниями в данной области, и «перевод должен был соответствовать профессиональное использование ».
В своих показаниях в качестве свидетеля-эксперта Волошик сказал, что перевод, сделанный заявителем LSP, содержал «многочисленные лингвистические ошибки, при этом некоторые части оставались непереведенными», и окончательный результат был, в основном, не таким, как можно было бы ожидать от текста, предназначенного для публикации. .Суд согласился с Волошиком, прекратил дело и обязал LSP оплатить судебные издержки. В настоящее время дело находится в апелляции.
Slator 2020 Отчет о слияниях и поглощениях и финансировании языковой отрасли
Данные и исследования, отчеты Slator
40 страниц о переводах, слиянии и поглощениях в отрасли локализации, венчурном финансировании. Оценки, фонды ЧП, обоснование сделки, география, инвестиционные тезисы.
Как красноречиво заметил Волошик, «хотя профессия переводчика (который не является дипломированным / присяжным переводчиком) не регулируется польскими законодателями, это, однако, не означает, что каждый человек, выполняющий перевод на обмен на деньги можно смело назвать профессиональным переводчиком.Тот факт, что нет юридического определения, не открывает путь к неограниченному усмотрению при толковании данной концепции ».
В своем постановлении суд пришел к выводу, что лицо, нанятое LSP для выполнения перевода, не может считаться профессиональным переводчиком.
Суд постановил, что профессиональный переводчик должен (а) иметь надлежащее университетское образование в области техники перевода; (б) знать правила перевода; и (c) иметь практический опыт и существенные знания в области перевода.
Кроме того, если LSP знал, что для этой задачи использовался бесплатный инструмент MT, суд сказал, что это могло означать «грубое нарушение профессиональной практики и возможное нарушение» прав интеллектуальной собственности клиента.
Pro Guide: Продажи и маркетинг для поставщиков языковых услуг
Данные и исследования, отчеты Slator
36 страниц. Как LSP привлекают потенциальных клиентов, нанимают и оплачивают персонал по продажам, преуспевают в цифровом маркетинге и сравниваются с конкурентами.
Slator обратился к Кимону Фунтукидису, основателю и председателю краковской LSP Argos Multilingual, чтобы узнать о решении.Он сказал: «МТ прошла долгий путь с 2013 года», когда рассматриваемый перевод был впервые доставлен, — «как и Условия использования Google.
Текущий платный доступ к GT позволяет нам защищать данные наших клиентов ».
Мы также спросили Кшиштофа Здановски, генерального директора польской LSP Summa Linguae Technologies, о коммерческих последствиях такого решения. Он сказал: «Я думаю, что это может повлиять на местный рынок двумя способами, и оба, на мой взгляд, очень положительными», резюмировал следующим образом.
- Обучение клиентов и LSP. По словам Здановски, покупатели и LSP в равной степени могут «наконец-то узнать, что такое профессиональный MT на самом деле.МТ — это гораздо больше, чем просто использование Google [Translate] и переводчик, редактирующий результат. Большинство экспериментировали с этим, но лишь немногие знают, что на самом деле нужно, чтобы выбрать правильный движок — общедоступный или, возможно, созданный на заказ, — оценивать производительность MT, обучать и переобучать движки и интегрировать их в рабочие процессы ».
- Мотивация LSP для оказания профессиональной поддержки — клиенты могут лучше познакомиться с MT, желая извлечь из этого выгоду, в то время как LSP «будут вынуждены оказывать профессиональную поддержку MT.
Здановски сказал Slator: «Я считаю, что местный рынок крайне невежественен, и этот случай подтверждает мою точку зрения. Местные LSP склонны к свободному стилю с публичным МП. Я надеюсь, что этот случай привлечет внимание к MT, подтолкнет LSP к предложению профессиональных услуг MT и сделает это менее табу для клиентов ».
Он добавил: «К сожалению, эта вещь привлекла очень мало внимания в Польше — заметила лишь небольшая группа коллег по отрасли».
Фунтукидис Аргоса, похоже, подтверждает эту точку зрения.Он сказал: «Насколько я понимаю, много шума».
translate — CSS: Каскадные таблицы стилей
Свойство CSS translate позволяет указывать преобразования преобразования индивидуально и независимо от свойства transform . Это лучше соответствует типичному использованию пользовательского интерфейса и избавляет от необходимости помнить точный порядок функций преобразования для указания в значении transform .
перевод: нет;
перевести: 100 пикселей;
перевод: 50%;
перевести: 100px 200px;
перевод: 50% 105px;
перевести: 50% 105px 5rem;
Значения
- Один
<длина-процент>значение -
translate ()(2D-перевод) с одним указанным значением. - Два
- Два
translate ()(2D-перевод) с двумя указанными значениями. - Три значения
- Два значения
translate3d ()(3D-перевод). -
нет - Указывает, что перевод не должен применяться.
Эквивалентно функции нет | <процент-длины> [<процент-длины> <длина>? ]? где <длина-процент> = <длина> | <процент> HTML
Перевод
CSS
* {
размер коробки: рамка-рамка;
}
html {
семейство шрифтов: без засечек;
}
div {
ширина: 150 пикселей;
маржа: 0 авто;
}
п {
отступ: 10px 5px;
граница: сплошной черный цвет 3px;
радиус границы: 20 пикселей;
ширина: 150 пикселей;
размер шрифта: 1.2рем;
выравнивание текста: центр;
}
.переведите {
переход: перевести единицы;
}
div: hover .translate {
перевести: 200px 50px;
}
Результат
Таблицы BCD загружаются только в браузере
Примечание: skew не является независимым значением преобразования
| translate-x-0 | —tw-translate-x: 0px ; |
translate-x-0. 5 | —tw-translate-x: 0.125rem; |
| translate-x-1 | —tw-translate-x: 0.25рем; |
| translate-x-1.5 | —tw-translate-x: 0.375rem; |
| translate-x-2 | —tw-translate-x: 0.5rem; |
| translate-x-2.5 | —tw-translate-x: 0.625rem; |
| translate-x-3 | —tw-translate-x: 0,75rem; |
| translate-x-3.5 | —tw-translate-x: 0.875rem; |
| translate-x-4 | —tw-translate-x: 1rem; |
| translate-x-5 | —tw-translate-x: 1.25рем; |
| translate-x-6 | —tw-translate-x: 1.5rem; |
| translate-x-7 | —tw-translate-x: 1.75rem; |
| translate-x-8 | —tw-translate-x: 2rem; |
| translate-x-9 | —tw-translate-x: 2.25rem; |
| translate-x-10 | —tw-translate-x: 2.5rem; |
| translate-x-11 | —tw-translate-x: 2. 75rem; |
| translate-x-12 | —tw-translate-x: 3rem; |
| translate-x-14 | —tw-translate-x: 3.5рем; |
| translate-x-16 | —tw-translate-x: 4rem; |
| translate-x-20 | —tw-translate-x: 5rem; |
| translate-x-24 | —tw-translate-x: 6rem; |
| translate-x-28 | —tw-translate-x: 7rem; |
| translate-x-32 | —tw-translate-x: 8rem; |
| translate-x-36 | —tw-translate-x: 9rem; |
| translate-x-40 | —tw-translate-x: 10rem; |
| translate-x-44 | —tw-translate-x: 11rem; |
| translate-x-48 | —tw-translate-x: 12rem; |
| translate-x-52 | —tw-translate-x: 13rem; |
| translate-x-56 | —tw-translate-x: 14rem; |
| translate-x-60 | —tw-translate-x: 15rem; |
| translate-x-64 | —tw-translate-x: 16rem; |
| translate-x-72 | —tw-translate-x: 18rem; |
| translate-x-80 | —tw-translate-x: 20rem; |
| translate-x-96 | —tw-translate-x: 24rem; |
| translate-x-px | —tw-translate-x: 1px; |
| translate-x-1/2 | —tw-translate-x: 50%; |
| перевод-x-1/3 | —tw-translate-x: 33. 333333%; |
| translate-x-2/3 | —tw-translate-x: 66.666667%; |
| translate-x-1/4 | —tw-translate-x: 25%; |
| translate-x-2/4 | —tw-translate-x: 50%; |
| translate-x-3/4 | —tw-translate-x: 75%; |
| translate-x-full | —tw-translate-x: 100%; |
| -translate-x-0 | —tw-translate-x: 0px; |
| -translate-x-0.5 | —tw-translate-x: -0.125rem; |
| -translate-x-1 | —tw-translate-x: -0.25rem; |
| -translate-x-1.5 | —tw-translate-x: -0.375rem; |
| -translate-x-2 | —tw-translate-x: -0.5rem; |
| -translate-x-2.5 | —tw-translate-x: -0.625rem; |
| -translate-x-3 | —tw-translate-x: -0.75rem; |
| -translate-x-3.5 | —tw-translate-x: -0.875rem; |
| -translate-x-4 | —tw-translate-x: -1rem; |
| -translate-x-5 | —tw-translate-x: -1. 25rem; |
| -translate-x-6 | —tw-translate-x: -1.5rem; |
| -translate-x-7 | —tw-translate-x: -1.75rem; |
| -translate-x-8 | —tw-translate-x: -2rem; |
| -translate-x-9 | —tw-translate-x: -2.25рем; |
| -translate-x-10 | —tw-translate-x: -2.5rem; |
| -translate-x-11 | —tw-translate-x: -2.75rem; |
| -translate-x-12 | —tw-translate-x: -3rem; |
| -translate-x-14 | —tw-translate-x: -3.5rem; |
| -translate-x-16 | —tw-translate-x: -4rem; |
| -translate-x-20 | —tw-translate-x: -5rem; |
| -translate-x-24 | —tw-translate-x: -6rem; |
| -translate-x-28 | —tw-translate-x: -7rem; |
| -translate-x-32 | —tw-translate-x: -8rem; |
| -translate-x-36 | —tw-translate-x: -9rem; |
| -translate-x-40 | —tw-translate-x: -10rem; |
| -translate-x-44 | —tw-translate-x: -11rem; |
| -translate-x-48 | —tw-translate-x: -12rem; |
| -translate-x-52 | —tw-translate-x: -13rem; |
| -translate-x-56 | —tw-translate-x: -14rem; |
| -translate-x-60 | —tw-translate-x: -15rem; |
| -translate-x-64 | —tw-translate-x: -16rem; |
| -translate-x-72 | —tw-translate-x: -18rem; |
| -translate-x-80 | —tw-translate-x: -20rem; |
| -translate-x-96 | —tw-translate-x: -24rem; |
| -translate-x-px | —tw-translate-x: -1px; |
| -translate-x-1/2 | —tw-translate-x: -50%; |
| -translate-x-1/3 | —tw-translate-x: -33. 333333%; |
| -translate-x-2/3 | —tw-translate-x: -66.666667%; |
| -translate-x-1/4 | —tw-translate-x: -25%; |
| -translate-x-2/4 | —tw-translate-x: -50%; |
| -translate-x-3/4 | —tw-translate-x: -75%; |
| -translate-x-full | —tw-translate-x: -100%; |
| translate-y-0 | —tw-translate-y: 0px; |
| перевод-у-0.5 | —tw-translate-y: 0.125rem; |
| translate-y-1 | —tw-translate-y: 0.25rem; |
| translate-y-1.5 | —tw-translate-y: 0.375rem; |
| translate-y-2 | —tw-translate-y: 0.5rem; |
| translate-y-2.5 | —tw-translate-y: 0.625rem; |
| translate-y-3 | —tw-translate-y: 0,75rem; |
| translate-y-3.5 | —tw-translate-y: 0.875rem; |
| translate-y-4 | —tw-translate-y: 1rem; |
| translate-y-5 | —tw-translate-y: 1. 25rem; |
| translate-y-6 | —tw-translate-y: 1.5rem; |
| translate-y-7 | —tw-translate-y: 1.75rem; |
| translate-y-8 | —tw-translate-y: 2rem; |
| translate-y-9 | —tw-translate-y: 2.25rem; |
| translate-y-10 | —tw-translate-y: 2.5рем; |
| translate-y-11 | —tw-translate-y: 2.75rem; |
| translate-y-12 | —tw-translate-y: 3rem; |
| translate-y-14 | —tw-translate-y: 3.5rem; |
| translate-y-16 | —tw-translate-y: 4rem; |
| translate-y-20 | —tw-translate-y: 5rem; |
| translate-y-24 | —tw-translate-y: 6rem; |
| translate-y-28 | —tw-translate-y: 7rem; |
| перевести-y-32 | —tw-translate-y: 8rem; |
| translate-y-36 | —tw-translate-y: 9rem; |
| translate-y-40 | —tw-translate-y: 10rem; |
| translate-y-44 | —tw-translate-y: 11rem; |
| translate-y-48 | —tw-translate-y: 12rem; |
| translate-y-52 | —tw-translate-y: 13rem; |
| translate-y-56 | —tw-translate-y: 14rem; |
| translate-y-60 | —tw-translate-y: 15rem; |
| translate-y-64 | —tw-translate-y: 16rem; |
| translate-y-72 | —tw-translate-y: 18rem; |
| translate-y-80 | —tw-translate-y: 20rem; |
| translate-y-96 | —tw-translate-y: 24rem; |
| translate-y-px | —tw-translate-y: 1px; |
| translate-y-1/2 | —tw-translate-y: 50%; |
| перевести-y-1/3 | —tw-translate-y: 33. 333333%; |
| translate-y-2/3 | —tw-translate-y: 66.666667%; |
| translate-y-1/4 | —tw-translate-y: 25%; |
| translate-y-2/4 | —tw-translate-y: 50%; |
| translate-y-3/4 | —tw-translate-y: 75%; |
| translate-y-full | —tw-translate-y: 100%; |
| -translate-y-0 | —tw-translate-y: 0px; |
| -translate-y-0.5 | —tw-translate-y: -0.125rem; |
| -translate-y-1 | —tw-translate-y: -0.25rem; |
| -translate-y-1.5 | —tw-translate-y: -0.375rem; |
| -translate-y-2 | —tw-translate-y: -0.5rem; |
| -translate-y-2.5 | —tw-translate-y: -0.625rem; |
| -translate-y-3 | —tw-translate-y: -0.75rem; |
| -translate-y-3.5 | —tw-translate-y: -0.875rem; |
| -translate-y-4 | —tw-translate-y: -1rem; |
| -translate-y-5 | —tw-translate-y: -1. 25rem; |
| -translate-y-6 | —tw-translate-y: -1.5rem; |
| -translate-y-7 | —tw-translate-y: -1.75rem; |
| -translate-y-8 | —tw-translate-y: -2rem; |
| -translate-y-9 | —tw-translate-y: -2.25рем; |
| -translate-y-10 | —tw-translate-y: -2.5rem; |
| -translate-y-11 | —tw-translate-y: -2.75rem; |
| -translate-y-12 | —tw-translate-y: -3rem; |
| -translate-y-14 | —tw-translate-y: -3.5rem; |
| -translate-y-16 | —tw-translate-y: -4rem; |
| -translate-y-20 | —tw-translate-y: -5rem; |
| -translate-y-24 | —tw-translate-y: -6rem; |
| -translate-y-28 | —tw-translate-y: -7rem; |
| -translate-y-32 | —tw-translate-y: -8rem; |
| -translate-y-36 | —tw-translate-y: -9rem; |
| -translate-y-40 | —tw-translate-y: -10rem; |
| -translate-y-44 | —tw-translate-y: -11rem; |
| -translate-y-48 | —tw-translate-y: -12rem; |
| -translate-y-52 | —tw-translate-y: -13rem; |
| -translate-y-56 | —tw-translate-y: -14rem; |
| -translate-y-60 | —tw-translate-y: -15rem; |
| -translate-y-64 | —tw-translate-y: -16rem; |
| -translate-y-72 | —tw-translate-y: -18rem; |
| -translate-y-80 | —tw-translate-y: -20rem; |
| -translate-y-96 | —tw-translate-y: -24rem; |
| -translate-y-px | —tw-translate-y: -1px; |
| -translate-y-1/2 | —tw-translate-y: -50%; |
| -translate-y-1/3 | —tw-translate-y: -33. 333333%; |
| -translate-y-2/3 | —tw-translate-y: -66.666667%; |
| -translate-y-1/4 | —tw-translate-y: -25%; |
| -translate-y-2/4 | —tw-translate-y: -50%; |
| -translate-y-3/4 | —tw-translate-y: -75%; |
| -translate-y-full | —tw-translate-y: -100%; |
Французско-английский переводчик с ПРИМЕРАМИ
Переводите текст бесплатно
Доступно более 30 языков, включая английский, французский, испанский, немецкий, итальянский, португальский, китайский и хинди.
Переведите
0 символов / 5000
- ä ö ü SS
- á é я ñ ó ú ü
- à á è é я я ò ó ù ú
- ç á é я ó ú â ê ô ã х à
- à â ä ç è é ê ë я я ô ö œ ù û ü
