Перевод с немецкого на русский фото: Error 404 (Not Found)!!1

Однако триумфальные заголовки скрыли одну маленькую деталь. Никто не упомянул, что переведенные примеры были тщательно отобраны и протестированы, чтобы исключить двусмысленность. Для повседневного использования эта система была не лучше карманного разговорника. Тем не менее началась гонка вооружений такого рода: Канада, Германия, Франция и особенно Япония присоединились к гонке за машинный перевод.

Гонка за машинным переводом

Напрасная борьба за улучшение машинного перевода длилась сорок лет. В 1966 году американский комитет ALPAC в своем знаменитом отчете назвал машинный перевод дорогим, неточным и бесперспективным. Вместо этого они рекомендовали сосредоточиться на разработке словарей, что исключило американских исследователей из гонки почти на десятилетие.

Тем не менее, основа для современной обработки естественного языка была создана только учеными и их попытками, исследованиями и разработками.Все сегодняшние поисковые системы, спам-фильтры и личные помощники появились благодаря множеству стран, которые шпионят друг за другом.

Машинный перевод на основе правил (RBMT)

Первые идеи, связанные с машинным переводом на основе правил, появились в 70-х годах. Ученые внимательно следили за работой интерпретаторов, пытаясь заставить чрезвычайно медлительные компьютеры повторить эти действия. Эти системы включают:

• Двуязычный словарь (RU -> EN)
• Набор лингвистических правил для каждого языка (например, существительные, оканчивающиеся на определенные суффиксы, такие как -heit, -keit, -ung, женского рода)

Вот и все. При необходимости системы могут быть дополнены хитростями, такими как списки имен, корректоры орфографии и транслитераторы.

PROMPT и Systran — самые известные примеры систем RBMT. Просто загляните на Алиэкспресс, чтобы почувствовать мягкое дыхание этого золотого века.

Но даже у них были свои нюансы и подвиды.

Прямой машинный перевод

Это наиболее простой вид машинного перевода. Он разделяет текст на слова, переводит их, немного корректирует морфологию и гармонизирует синтаксис, чтобы все звучало более или менее правильно.Когда солнце садится, обученные лингвисты пишут правила для каждого слова.

Вывод возвращает какой-то перевод. Обычно это довольно хреново. Похоже, лингвисты зря потратили время.

Современные системы вообще не используют этот подход, и современные лингвисты им благодарны.

Машинный перевод на основе перевода

В отличие от прямого перевода, мы сначала готовимся, определяя грамматическую структуру предложения, как нас учили в школе. Затем мы манипулируем целыми конструкциями, а не словами. Это помогает добиться приличного преобразования порядка слов в переводе. В теории.

На практике это все еще приводило к дословному переводу и утомляло лингвистов. С одной стороны, это принесло упрощенные общие правила грамматики. Но с другой — усложнился из-за увеличения количества словосочетаний по сравнению с отдельными словами.

Межъязычный машинный перевод

В этом методе исходный текст преобразуется в промежуточное представление и является унифицированным для всех языков мира (интерлингва).Это тот же интерлингва, о котором мечтал Декарт: метаязык, который следует универсальным правилам и превращает перевод в простую задачу «туда-сюда». Затем интерлингва конвертировал в любой целевой язык, и в этом была особенность!

Из-за преобразования Interlingua часто путают с системами на основе передачи. Разница заключается в лингвистических правилах, характерных для каждого отдельного языка и интерлингва, а не в языковых парах. Это означает, что мы можем добавить третий язык в систему интерлингва и осуществлять перевод между всеми тремя.Мы не можем этого сделать в системах на основе переводов.

Выглядит идеально, но в реальной жизни это не так. Создать такой универсальный интерлингва было крайне сложно — многие ученые работали над ним всю жизнь. Им это не удалось, но благодаря им у нас теперь есть морфологический, синтаксический и даже семантический уровни представления. Но единственная теория смыслового текста стоит целого состояния!

Идея промежуточного языка вернется. Подождем немного.

Как видите, все RBMT тупые и устрашающие, и по этой причине они редко используются, за исключением особых случаев (например, перевод прогнозов погоды и т. Д.).Среди преимуществ RBMT часто упоминаются его морфологическая точность (он не путает слова), воспроизводимость результатов (все переводчики получают одинаковый результат) и способность настраивать его под предметную область (обучать экономистов или термины специально для программистов, например).

Даже если кому-то удастся создать идеальный RBMT, и лингвисты улучшат его со всеми правилами правописания, всегда будут некоторые исключения: все неправильные глаголы в английском языке, отдельные префиксы в немецком языке, суффиксы в русском языке и ситуации, когда просто люди говорят иначе.Любая попытка учесть все нюансы приведет к потере миллионов человеко-часов.

И не забывайте об омонимах. Одно и то же слово может иметь разное значение в разном контексте, что приводит к различным переводам. Сколько значений здесь можно уловить: Я видел человека на холме в телескоп ?

Языки развивались не на основе фиксированного набора правил — факт, который нравится лингвистам. На них гораздо больше повлияла история вторжений за последние триста лет.Как вы могли объяснить это машине?

Сорок лет холодной войны не помогли найти какое-либо четкое решение. RBMT был мертв.

Машинный перевод на основе примеров (EBMT)

Япония была особенно заинтересована в борьбе за машинный перевод. Холодной войны не было, но были причины: мало кто в стране знал английский. Это обещало стать серьезной проблемой на предстоящей вечеринке глобализации. Поэтому японцы были чрезвычайно заинтересованы в поиске рабочего метода машинного перевода.

Перевод с английского на японский на основе правил чрезвычайно сложен. Структура языка совершенно другая, и почти все слова нужно переставлять и добавлять новые. В 1984 году Макото Нагао из Киотского университета придумал , используя готовые фразы вместо повторного перевода .

Представим, что нам нужно перевести простое предложение — «Я иду в кино». Допустим, мы уже перевели другое похожее предложение — «Я иду в театр» — и мы можем найти слово «кино» в словаре.

Все, что нам нужно, это выяснить разницу между двумя предложениями, перевести пропущенное слово и потом не облажаться. Чем больше у нас примеров, тем лучше будет перевод.

Точно так же я строю фразы на незнакомых языках!

EBMT открыла свет ученым со всего мира: оказывается, можно просто снабдить машину существующими переводами, а не тратить годы на формирование правил и исключений. Еще не революция, но явно первый шаг к ней.Революционное изобретение статистического перевода произойдет всего за пять лет.

Статистический машинный перевод (SMT)

В начале 1990 года в исследовательском центре IBM была впервые показана система машинного перевода, которая ничего не знала о правилах и лингвистике в целом. Он проанализировал похожие тексты на двух языках и попытался понять закономерности.

Идея была простой, но красивой. Идентичное предложение на двух языках разбивается на слова, которые впоследствии сопоставляются.Эта операция повторяется около 500 миллионов раз, чтобы подсчитать, например, сколько раз слово «Das Haus» переводится как «дом» vs «здание» vs «строительство» и так далее.

Если в большинстве случаев исходное слово переводилось как «дом», машина использовала это. Обратите внимание, что мы не устанавливали никаких правил и не использовали какие-либо словари — все выводы были сделаны машиной, руководствуясь статистикой и логикой, что «если люди будут переводить таким образом, я тоже». Так родился статистический перевод.

Метод оказался намного эффективнее и точнее всех предыдущих.И никаких лингвистов не понадобилось. Чем больше текстов мы использовали, тем лучше был перевод.

Остался еще один вопрос: как машина будет соотносить слово «Das Haus» и слово «строительство» — и как мы узнаем, что это правильные переводы?

Ответ был такой, что мы не узнаем. Вначале машина предположила, что слово «Das Haus» одинаково коррелирует с любым словом из переведенного предложения.Затем, когда «Das Haus» появится в других предложениях, количество корреляций с «домом» увеличится. Это «алгоритм выравнивания слов», типичная задача для машинного обучения университетского уровня.

Машине потребовались миллионы и миллионы предложений на двух языках, чтобы собрать релевантную статистику для каждого слова. Как мы их получили? Итак, мы решили взять выдержки из заседаний Европейского парламента и Совета Безопасности Организации Объединенных Наций — они были доступны на языках всех стран-членов и теперь доступны для скачивания на Корпорациях ООН и Корпорациях Европарламентов.

Word-based SMT

Вначале первые системы статистического перевода работали путем разбиения предложения на слова, так как этот подход был простым и логичным. Первая модель статистического перевода IBM называлась Модель номер один. Довольно элегантно, правда? Угадайте, как они назвали вторую?

Модель 1: «мешок слов»

Модель 1 использовала классический подход — разбиение на слова и подсчет статистики. Порядок слов не принимался во внимание.Единственная уловка заключалась в переводе одного слова на несколько слов. Например, «Der Staubsauger» может превратиться в «Пылесос», но это не значит, что все будет наоборот.

Вот несколько простых реализаций на Python: shawa / IBM-Model-1.

Модель 2: учет порядка слов в предложениях

Отсутствие знаний о порядке слов в языках стало проблемой для Модели 1, а в некоторых случаях это очень важно.

Модель 2 справилась с этим: она запоминала обычное место, которое слово занимает в выходном предложении, и перетасовывала слова для более естественного звучания на промежуточном этапе. Дела пошли лучше, но все еще было паршиво.

Модель 3: дополнительная плодородность

Новые слова появлялись в переводе довольно часто, например, статьи на немецком языке или использование «до» при отрицании на английском языке. «Ich will keine Persimonen» → «Я до не хочу хурмы». Чтобы справиться с этим, в Модель 3 были добавлены еще два шага.

• Вставка NULL-токена, если машина считает необходимым новое слово
• Выбор правильной грамматической частицы или слова для каждого выравнивания токен-слово

Модель 4: выравнивание слов

Модель 2 учитывала выравнивание слов, но ничего не знала о переупорядочении.Например, прилагательные часто меняются местами с существительным, и независимо от того, насколько хорошо вы запоминали порядок, это не улучшило бы результат. Поэтому Модель 4 учитывала так называемый «относительный порядок» — модель узнавала, всегда ли два слова меняются местами.

Модель 5: исправления

Здесь ничего нового. Модель 5 получила дополнительные параметры для обучения и исправила проблему с конфликтующими позициями слов.

Несмотря на свою революционную природу, словесные системы по-прежнему не справлялись с падежами, полом и омонимией.По словам машины, каждое слово было переведено как единое верное слово. Такие системы больше не используются, поскольку их заменили более совершенные методы, основанные на фразе.

Phrase-based SMT

Этот метод основан на всех принципах словарного перевода: статистике, переупорядочении и лексических хитростях. Хотя, для обучения, он разбивал текст не только на слова, но и на фразы. Если быть точным, это были n-граммы, представлявшие собой непрерывную последовательность n слов в ряд.

Таким образом, машина научилась переводить устойчивые комбинации слов, что заметно повысило точность.

Уловка заключалась в том, что фразы не всегда были простыми синтаксическими конструкциями, и качество перевода значительно снижалось, если вмешивался кто-либо, кто разбирался в лингвистике и структуре предложений. Фредерик Елинек, пионер компьютерной лингвистики, однажды пошутил по этому поводу: «Каждый раз, когда я увольняю лингвиста, производительность распознавателя речи повышается.”

Помимо повышения точности, фразовый перевод предоставил больше возможностей при выборе двуязычных текстов для обучения. Для словесного перевода решающее значение имеет точное соответствие источников, что исключает любой литературный или свободный перевод. Фразовому переводу у них не было проблем. Чтобы улучшить перевод, исследователи даже начали анализировать с этой целью новостные сайты на разных языках.

Начиная с 2006 года, все начали использовать этот подход.Google Translate, Яндекс, Bing и другие высококлассные онлайн-переводчики работали по фразе вплоть до 2016 года. Каждый из вас наверняка помнит моменты, когда Google либо переводил предложение безупречно, либо приводил к полной чепухе, верно? Ерунда пришла из фразовых особенностей.

Старый добрый подход, основанный на правилах, неизменно давал предсказуемые, хотя и ужасные результаты. Статистические методы были неожиданными и загадочными. Google Translate без колебаний превращает «триста» в «300».Это называется статистической аномалией.

Фразовый перевод стал настолько популярным, что когда вы слышите «статистический машинный перевод», это именно то, что на самом деле имеется в виду. Вплоть до 2016 года во всех исследованиях фразовый перевод считался передовым. Тогда никто даже не подумал, что Google уже разжигает огонь, готовясь полностью изменить наш образ машинного перевода.

SMT на основе синтаксиса

Этот метод также следует кратко упомянуть. За много лет до появления нейронных сетей перевод на основе синтаксиса считался «будущим или переводом», но идея не получила широкого распространения.

Сторонники синтаксического перевода считали возможным объединить его с методом, основанным на правилах. Необходимо провести достаточно точный синтаксический анализ предложения — определить подлежащее, сказуемое и другие части предложения, а затем построить дерево предложений. С его помощью машина учится преобразовывать синтаксические единицы между языками, а остальные переводить словами или фразами. Это решило бы проблему выравнивания слов раз и навсегда.

Проблема в том, что синтаксический разбор работает ужасно, несмотря на то, что мы считаем его решенным некоторое время назад (поскольку у нас есть готовые библиотеки для многих языков). Я попытался использовать синтаксические деревья для задач немного более сложных, чем разбор темы и предиката. И каждый раз я сдавался и использовал другой метод.

Дайте мне знать в комментариях, если вам удастся хоть раз воспользоваться им.

Neural Machine Translation (NMT)

В 2014 году была опубликована довольно забавная статья об использовании нейронных сетей в машинном переводе.Интернет его вообще не заметил, кроме Google — вынули лопаты и начали копать. Два года спустя, в ноябре 2016 года, Google сделал революционное заявление.

Идея была близка к переносу стиля между фотографиями. Помните такие приложения, как Prisma, которые улучшали изображения в стиле какого-нибудь известного художника? Магии не было. Нейронную сеть научили распознавать картины художника. Затем были удалены последние слои, содержащие решение сети. Получившееся стилизованное изображение было лишь промежуточным изображением, которое получила сеть.Это фантастика сети, и мы считаем ее прекрасной.

Если мы можем перенести стиль на фотографию, что, если мы попытаемся наложить другой язык на исходный текст? Текст будет именно таким «стилем художника», и мы попытаемся передать его, сохранив при этом суть изображения (другими словами, суть текста).

Представьте, что я пытаюсь описать свою собаку — среднего размера, острый нос, короткий хвост, всегда лает. Если бы я дал вам этот набор черт собаки и если бы описание было точным, вы могли бы его нарисовать, даже если никогда не видели.

А теперь представьте, что исходный текст — это набор определенных функций. По сути, это означает, что вы его кодируете, а другая нейронная сеть декодирует его обратно в текст, но на другом языке. Декодер знает только свой язык. Он не имеет представления о происхождении признаков, но может выразить их, например, на испанском языке. Продолжая аналогию, неважно, как вы рисуете собаку — мелками, акварелью или пальцем. Раскрашиваешь, как можешь.

Еще раз — одна нейронная сеть может только кодировать предложение для определенного набора функций, а другая может только декодировать их обратно в текст.Оба понятия не имеют друг о друге, и каждый из них знает только свой язык. Напомнить что-нибудь? Интерлингва вернулся. Та-да.

Вопрос в том, как нам найти эти функции? Когда мы говорим о собаке, это очевидно, но что делать с текстом? Тридцать лет назад ученые уже пытались создать универсальный языковой код, и это закончилось полной неудачей.

Тем не менее, сейчас у нас есть глубокое обучение. И это его основная задача! Основное различие между глубоким обучением и классическими нейронными сетями заключается именно в способности искать эти специфические особенности, не имея представления об их природе. Если нейронная сеть достаточно велика, и под рукой есть пара тысяч видеокарт, можно найти эти особенности и в тексте.

Теоретически мы можем передать функции, полученные от нейронных сетей, лингвистам, чтобы они могли открыть для себя новые смелые горизонты.

Возникает вопрос, какой тип нейронной сети следует использовать для кодирования и декодирования? Сверточные нейронные сети (CNN) идеально подходят для изображений, поскольку они работают с независимыми блоками пикселей.

Но в тексте нет независимых блоков — каждое слово зависит от своего окружения. Текст, речь и музыка всегда согласованы. Таким образом, рекуррентные нейронные сети (RNN) будут лучшим выбором для их обработки, поскольку они запоминают предыдущий результат — в нашем случае предыдущее слово.

Теперь RNN используются повсюду — в распознавании речи Siri (он анализирует последовательность звуков, где следующий зависит от предыдущего), подсказках клавиатуры (запомните предыдущий, угадайте следующий), генерации музыки и даже чат-ботах.

Для ботаников вроде меня: на самом деле архитектура нейронных трансляторов сильно различается. Вначале использовалась обычная RNN, затем была преобразована в двунаправленную, когда переводчик рассматривал не только слова перед исходным словом, но и следующее слово. Это было намного эффективнее. Затем последовала хардкорная многослойная RNN с LSTM-модулями для длительного хранения контекста перевода.

За два года нейросети превзошли все, что появилось за последние 20 лет перевода.Нейронный перевод содержит на 50% меньше ошибок порядка слов, на 17% меньше лексических ошибок и на 19% меньше грамматических ошибок. Нейронные сети даже научились согласовывать пол и падеж в разных языках. И никто их этому не учил.

Наиболее заметные улучшения произошли в тех областях, где прямой перевод никогда не использовался. Статистические методы машинного перевода всегда работали с использованием английского языка в качестве ключевого источника. Таким образом, если вы переводили с русского на немецкий, машина сначала переводила текст на английский, а затем с английского на немецкий, что приводит к двойной потере.

Нейронному преобразованию это не нужно — нужен только декодер, чтобы он мог работать. Это был первый случай, когда стал возможен прямой перевод между языками без общего словаря.

Google Translate (с 2016 года)

В 2016 году Google включил нейронный перевод для девяти языков. Они разработали свою систему под названием Google Neural Machine Translation (GNMT). Он состоит из 8 уровней кодера и 8 уровней декодера RNN, а также дополнительных соединений от сети декодера.

Они разделяют не только предложения, но и слова. Так они справились с одной из основных проблем NMT — редкими словами. NMT беспомощны, когда этого слова нет в их лексиконе. Скажем, Vas3k. Сомневаюсь, что кто-то научил нейросеть переводить мой ник. В этом случае GMNT пытается разбить слова на части и восстановить их перевод. Умная.

Подсказка: Google Translate, используемый для перевода веб-сайтов в браузере, по-прежнему использует старый алгоритм на основе фраз.Почему-то Google не обновил его, и отличия довольно заметны по сравнению с онлайн-версией.

Google использует механизм краудсорсинга в онлайн-версии. Люди могут выбрать версию, которую они считают наиболее правильной, и если она понравится многим пользователям, Google всегда переведет эту фразу таким образом и отметит ее специальным значком. Это прекрасно работает для коротких повседневных фраз, таких как «Пойдем в кино» или «Я жду тебя». Google знает разговорный английский лучше меня 🙁

Microsoft Bing работает точно так же, как Google Translate.Но Яндекс — другое дело.

Яндекс Переводчик (с 2017 года)

Яндекс запустил свою систему нейронного перевода в 2017 году. Ее главной особенностью, как заявлено, была гибридность. Яндекс сочетает нейронный и статистический подходы для перевода предложения, а затем выбирает лучший с помощью своего любимого алгоритма CatBoost.

Дело в том, что нейронный перевод часто дает сбой при переводе коротких фраз, поскольку он использует контекст для выбора нужного слова. Было бы сложно, если бы слово появлялось в обучающих данных несколько раз.В таких случаях простой статистический перевод быстро и просто находит нужное слово.

Яндекс не сообщает подробностей. Отбивает нас маркетинговыми пресс-релизами. ЛАДНО.

Похоже, Google использует SMT для перевода слов и коротких фраз. Ни в каких статьях об этом не упоминается, но это довольно заметно, если вы посмотрите на разницу между переводом коротких и длинных выражений. Кроме того, SMT используется для отображения статистики слова.

Заключение и будущее

Идея «Вавилонской рыбы» — мгновенный речевой перевод — все еще в восторге.Google сделал шаги к этому со своими Pixel Buds, но на самом деле это все еще не то, о чем мы мечтали. Мгновенный речевой перевод отличается от обычного перевода. Вам нужно знать, когда начинать переводить, а когда молчать и слушать. Я пока не видел подходящих подходов для решения этой проблемы. Разве что Skype…

И еще одно пустое место: все обучение ограничивается набором параллельных текстовых блоков. Самые глубокие нейронные сети все еще обучаются на параллельных текстах. Мы не можем обучить нейронную сеть, не предоставив для нее источник.Вместо этого люди могут дополнять свой словарный запас чтением книг или статей, даже если не переводят их на свой родной язык.

Теоретически, если люди могут это делать, то и нейронная сеть может это делать. Я нашел только один прототип, который пытался побудить сеть, которая знает один язык, читать тексты на другом языке, чтобы получить опыт. Я бы сам попробовал, но я глупый. Хорошо, вот и все.

Эта история изначально была написана на русском языке, а затем переведена на английский на Vas3k.com , автор — Василий Зубарев. Он мой друг по переписке, и я уверен, что его блог нужно распространять.

Полезные ссылки

Другие статьи с Vas3k.

Как работают Ethereum и смарт-контракты
Распределенная машина Тьюринга с защитой цепочки блоков vas3k.com Блокчейн наизнанку: как работает биткойн
Раз и навсегда в простые слова vas3k.com

И последнее…

Если вам понравилась эта статья, нажмите ? ниже, и поделитесь им с другими, чтобы они тоже могли им насладиться.

Технический перевод с английского на русский

Торговые цифры подтверждают актуальность русского технического перевода

В 2017 году экспорт в Российскую Федерацию снова вырос на 25,9 миллиарда евро. Это увеличение составило 20,2 процента по сравнению с предыдущим годом. В 2018 году они остались примерно на том же уровне. Торговые отношения все еще далеки от своего пика в 38,1 миллиарда евро в 2012 году. Однако эти цифры уже показывают, что русский язык очень актуален для

Соответственно, основными экспортными товарами (2017 г. ) были

• Машины — 5.7 миллиардов евро
• Автомобили и аксессуары — 4,1 млрд евро
• Химические вещества — 2,9 млрд евро

Использование русского языка — использование огромного потенциала

Возможности технических переводов на русский язык огромны. Во-первых, на русском говорят более 210 миллионов человек. А во-вторых, только в Российской Федерации проживает более 144 миллионов человек. Таким образом, русский язык является одним из наиболее распространенных языков в Европе. Это также делает русский язык одним из мировых.Русский язык по-прежнему является предпочтительным официальным языком, особенно в постсоветских странах.

Нельзя отрицать близкое родство с украинцами, белорусами и русинами. Однако буквы кириллицы могут несколько отличаться. Из среднерусских диалектов, сформировавшихся в окрестностях Москвы, развился литературный русский язык. Уникальной особенностью русского языка является то, что помимо кириллических букв и трех грамматических родов необходимо учитывать шесть падежей.

Специальные задачи по техническому переводу с английского на русский

Как и все основные мировые языки, русский естественным образом стал разговорным языком.Это необходимо учитывать при технических переводах, а также в технической терминологии.

Таким образом, наши технические переводчики не только владеют целевым языком. Они сочетают эти знания с особыми требованиями данной переводческой работы. Поэтому речь идет не только о технически правильной работе. Еще одним ключевым фактором является важное чувство языка, благодаря которому документы становятся легко читаемыми.

ПРОДОК отвечает вызовам русского языка

Письменный язык русского, естественно, представляет собой свою проблему.Как и английский язык, это также буквенный алфавит. Однако в данном случае он состоит из 33 букв. Только для английского «SH» есть несколько вариантов на русском. Есть десять разных букв для гласных. Не говоря уже о грамматике. Однако PRODOC знает, как справиться с проблемами русского языка.

PRODOC сертифицирован в соответствии с ISO 17100, поэтому каждый технический перевод с английского на русский проверяется вторым специалистом и при необходимости корректируется.

Лучшие приложения для перевода для iPhone

Если вам нужно перевести знак, меню или даже разговор, ваш iPhone может выступать в качестве переводчика с помощью соответствующего приложения.Переводчик Apple, Переводчик Google, Переводчик Microsoft, Переводчик с речью, SayHi Translate и даже Siri могут выполнять переводы с английского на множество других языков.

Объявление

Переводчик Apple

В iOS 14 Apple представила собственное встроенное приложение-переводчик, которое можно использовать для перевода текста и речи, а также для ведения разговора в реальном времени с человеком, говорящим на другом языке. Запустите приложение и выберите исходный и целевой языки.

Переведите текст, коснувшись поля «Введите текст» и набрав то, что вам нужно перевести, затем коснитесь «Перейти». Перевод появится под вашим текстом. Нажмите кнопку «Воспроизвести», чтобы услышать перевод вслух. Вы также можете нажать кнопку микрофона, чтобы произнести фразу, которую хотите перевести. Перевод появляется на экране и читается вслух. Чтобы снова услышать перевод, коснитесь значка Воспроизвести.

Сохранить или определить фразу

Коснитесь значка звездочки рядом с переведенным текстом, чтобы добавить его в избранное и сохранить фразу для использования в будущем.Нажав на значок книги, вы увидите определение слова. По умолчанию первое слово в переводе выделяется и определяется. Затем вы можете нажать другое слово в переводе, чтобы увидеть его словарное определение.

Нажмите значок «Избранное» в нижней части навигации, чтобы просмотреть все фразы, добавленные в список «Избранное», а также недавно переведенные фразы. Проведите вниз, чтобы увидеть последние фразы. Проведите по последней фразе влево, чтобы добавить ее в избранное или удалить из списка.

Перевести разговор

Вы можете легко перевести текст для прямого разговора с человеком, говорящим на другом языке. В разделе «Перевод» выберите нужные языки, затем коснитесь одного из языков, чтобы открыть экран «Язык». Проведите пальцем вниз и подтвердите, что опция автоматического обнаружения включена.

Затем переведите телефон в альбомный режим. Коснитесь значка микрофона и начните говорить на любом языке. Приложение должно перевести его на другой язык и озвучить перевод.Снова коснитесь значка микрофона и произнесите фразу на другом языке. Приложение должно перевести его на первый язык и озвучить перевод. Продолжайте так продолжать разговор.

переводчик Google

Google Translate поддерживает более 100 языков. На главном экране приложения исходный и целевой языки отображаются вверху. Просто коснитесь названия каждого языка, если хотите изменить любой из них. Затем вы можете печатать, рисовать или произносить слова, которые хотите перевести.Вы также можете использовать специальный режим разговора для перевода разговора между вами и другим человеком в реальном времени.

Если вы набрали или нарисовали свои слова, коснитесь стрелки рядом с переводом. Затем коснитесь значка динамика, чтобы прослушать его вслух. Если вы произнесли слова, перевод автоматически зачитывается. Просто говорите в устройство, и Google Translate переведет его на ваш целевой язык.

Режим разговора

Чтобы перевести разговор в реальном времени, выберите свои языки и коснитесь значка разговора.Произнесите предложение или фразу на своем языке. Дождитесь перевода, затем нажмите значок другого языка, чтобы собеседник мог говорить. Дождитесь перевода на ваш язык. Продолжайте этот процесс до конца разговора.

Режим камеры

Чтобы перевести знак, меню или другой фрагмент текста с помощью Google Translate, наведите камеру на этот элемент, и перевод будет удобно отображаться на экране. Вы можете пометить перевод звездочкой, чтобы сохранить его, это удобный вариант, если вы считаете, что вам нужно еще раз обратиться к нему.Вы также можете загрузить более 50 разных языков для офлайн-перевода. Просто коснитесь одного из языков вверху, а затем коснитесь значка «Загрузить» для языка, который хотите использовать в автономном режиме.

Переводчик Microsoft

Microsoft Translator — это эффективный инструмент, особенно если вы пытаетесь продолжить разговор с кем-то другим. На главном экране приложения коснитесь значка микрофона, чтобы говорить, установите исходный и целевой языки и произнесите слово, фразу или другое слово.Ваши слова появляются на экране вместе с переводом. Приложение автоматически зачитывает перевод вслух. Здесь вы также можете изменить исходный и целевой языки.

Если вы наберете слово или фразу, ваш текст появится на экране вместе с вашим переводом. Коснитесь значка динамика, чтобы услышать перевод. Вы также можете перевести текст, написанный на иностранном языке, направив камеру на объект. Сделайте снимок, и приложение отобразит перевод на экране.

Разговоры

В приложении Microsoft Translator есть отличная функция обмена сообщениями для общения с другими людьми, использующими приложение. Поделившись кодом с другими пользователями, вы можете инициировать сеанс обмена сообщениями в Microsoft Translator. Приложение автоматически переведет обе стороны разговора, позволяя тем, кто не говорит на одном языке, понимать друг друга.

Руководство по переводу

Вы можете загрузить множество языков для перевода текста и изображений в автономном режиме. В удобном разговорнике представлены общие фразы и их переводы для таких категорий, как путешествия, проживание, питание, здоровье и чрезвычайная ситуация.Вы можете легко просмотреть недавнюю историю всех переводов и закрепить определенные переводы для более удобного доступа к ним.

Переводчик с речью

Бесплатное приложение «Переводчик с речью» может переводить на разные языки с помощью текста, камеры или голоса. Выберите исходный и целевой языки. Произнесите свой текст или введите его, а затем отправьте, чтобы приложение могло его перевести. После этого приложение отобразит ваш текст с переводом и зачитает его вслух. Вы также можете перевести текст, сделав снимок на камеру.Приложение может попросить вас выделить текст в элементе, для которого затем отображается перевод.

Вы можете продолжить разговор с кем-нибудь, просто переключая исходный и целевой языки вперед и назад. Бесплатная версия требует, чтобы вы совершали покупки в приложении, чтобы получить распознавание голоса для всех языков и использовать приложение без рекламы. За 0,99 доллара США версия Pro включает распознавание голоса и избавляется от рекламы.

SayHi Переводчик

Бесплатное приложение SayHi Translate выполняет текстовый и голосовой перевод, поэтому это идеальный выбор для ведения беседы.Запустите SayHi и выберите исходный и целевой языки. Печатайте или говорите, и перевод появится и будет прочитан вслух. Престижность этому приложению за то, как оно обрабатывает двусторонний разговор. Сначала вы можете показать другому человеку сообщение на определенном языке, чтобы объяснить, что вы собираетесь использовать приложение для разговора. Затем нажмите значок своего языка и говорите. Перевод отображается и читается приложением. Коснитесь значка другого языка. Затем ваш собеседник говорит на своем языке, а вы слышите перевод на своем родном языке.

Перевести с Siri

Если вы используете iOS 11 или выше, вы можете использовать голосовой помощник Apple Siri для помощи в переводе. Активируйте Siri, нажав кнопку «Домой» или боковую кнопку, в зависимости от вашего устройства, или голосом, сказав «Привет, Siri». Скажите слово или фразу, которую вы хотите перевести Siri, а затем укажите язык перевода.

Например, скажите «Как сказать« ресторан »по-русски?» Siri отображает ваше произнесенное слово или фразу и перевод.Голосовой помощник также произносит перевод, чтобы вы знали, как это сказать. Вы можете нажать кнопку «Воспроизвести» рядом с переводом, чтобы слышать его снова и снова.

Вы также можете попросить Siri перевести фразы. Попробуйте «Как сказать по-русски, где ближайший художественный музей?» В ответ Siri отображает вашу фразу и перевод и произносит переведенную фразу.

Правильные ошибки

Если по какой-то причине Siri неправильно поняла ваш вопрос, вы можете исправить ошибку, не вводя другую команду.Коснитесь любой области в вопросе, отредактируйте то, что Siri думает, что вы сказали, а затем повторно отправьте свой вопрос.

Продолжить перевод

Обычно вам нужно указывать переводы при каждом новом запросе, но если вы скажете что-то вроде «Привет, Siri, переведите на испанский», вам не придется повторяться. Теперь вы можете спросить что-то вроде «Когда вы откроете ужин?» а Siri обеспечивает перевод. Затем Siri продолжит говорить на этом языке, поэтому вы можете спросить: «Привет, Siri, как сказать, пожалуйста, принеси мне воды?» и продолжает отвечать переводами на тот же язык.

Используйте камеру телефона для перевода на лету

Сделайте снимок текста для декодирования в Google Translate.

Уличные указатели, меню, газеты, брошюры.Путешествовать достаточно сложно, а еще труднее, когда вы не умеете читать знаки. Вы можете попробовать ввести каждое слово в Google Translate, но гораздо быстрее направить камеру вашего телефона на слова, которые вам нужно мгновенно перевести, а все остальное сделает Google.

Инструмент камеры Google Translate получил обновление, которое добавляет колоссальные 60 новых языков в его базу данных, что означает, что теперь вы можете переводить на 88 языков дома или за границей. Обновление также добавляет функцию, которая может определять переводимый язык — это особенно полезно, если вы находитесь где-то с несколькими языками в игре.

Помимо использования камеры для перевода «на лету», вы также можете импортировать фотографию из фотопленки для перевода текста. Приложение не идеально, и некоторые переводы немного неактуальны, но это полезное начало для использования ИИ для навигации на незнакомых вам языках.

Вы можете использовать Google Translate на любом телефоне. Вот как им пользоваться.

Переводите текст с помощью камеры телефона

Чтобы получить перевод, достаточно навести камеру на текст.

1. Если у вас нет приложения Google Translate, загрузите его сейчас. Он доступен на Android и iPhone.

2. Коснитесь значка Камера .

3. На следующей странице показаны новые функции камеры в приложении Google Translate. Нажмите Продолжить .

4. Нажмите OK , чтобы предоставить Google Translate доступ к вашей камере. Вам нужно будет сделать это, чтобы продолжить, но вы всегда можете изменить свои настройки позже.

5. Откроется камера в приложении. Измените языки вверху на Определение языка и желаемый язык.

6. Направьте камеру на текст, который нужно перевести.

7. Нажмите Приостановить перевод , чтобы получить неподвижный кадр текста для удобства чтения.

8. Выберите Продолжить перевод , когда вы будете готовы перейти к следующему набору слов для перевода. Вот и все!

Используйте изображение из фотопленки вашего телефона

1. Сделайте снимок вывески или текста, который вы хотите перевести.

2. Откройте приложение Google Translate и нажмите значок Камера .

3. Коснитесь значка Импорт в правом нижнем углу.

4. Возьмите фотографию из фотопленки, которую хотите использовать.

5. Выделите текст, который хотите перевести, проведя пальцем по нему.

Вы также можете нажать значок Scan , чтобы сделать снимок, и провести пальцем по тексту для перевода.

Хотите узнать больше о Google Translate? Вот 5 советов и приемов Google Translate, которые вам нужно знать.

Сейчас играет: Смотри: Как использовать фотоинструмент Google Translate

2:03

Извлечь и перевести текст на изображение для iPhone, Android | TextGrabber

Повысьте продуктивность Скачать электронную книгу ›

Распознавать текст на 60+ языках в реальном времени

5s and move 200px wait 0.3s»> Мгновенно захватывайте текст из видеопотока или фотографии в реальном времени.Результат превращается в действие: ссылки, номера телефонов, адреса электронной почты, почтовые адреса, время и даты становятся интерактивными. Вы можете подписаться, позвонить, написать по электронной почте, найти на картах и ​​создать события. Распознавание выполняется на устройстве, подключение к Интернету не требуется.

Перевод текста на экране камеры

Перевод в реальном времени прямо на экране камеры без фотографирования на более 100 языков онлайн (полнотекстовый перевод) и 10 языков офлайн (пословный перевод). С TextGrabber вы можете оцифровывать и переводить книги, руководства, рекламу, экран компьютера или телевизора — практически любой текст!

Перевод текста на экране камеры

Перевод в реальном времени прямо на экране камеры без фотографирования на более 100 языков онлайн (полнотекстовый перевод) и 10 языков офлайн (пословный перевод).С TextGrabber вы можете оцифровывать и переводить книги, руководства, рекламу, экран компьютера или телевизора — практически любой текст!

Считайте QR-коды и поделитесь результатами

5s and move 200px wait 0.3s»> Выберите режим считывания QR-кода и легко сканируйте QR-коды. Все захваченные данные можно редактировать, копировать, читать с помощью VoiceOver, использовать в качестве поискового запроса и публиковать любым удобным для вас способом.

Ваш архив всегда под рукой

Никогда не теряйте распознанные и переведенные тексты и QR-коды — все ваши результаты сохраняются в истории, где вы можете легко их прочитать, объединить или удалить.

Ваш архив всегда под рукой

5s and move 200px wait 0.3s»> Никогда не теряйте распознанные тексты и QR-коды — все ваши результаты сохраняются в истории, где вы можете легко их прочитать, объединить или удалить.

Что о нас говорят

Хотите увеличить количество загрузок и прибыль более чем в 100 раз?

Продвигайте свои приложения по всему миру и быстро увеличивайте количество загрузок и доход более чем в 50 раз! Мы являемся экспертами в области маркетинга приложений с богатым опытом. Свяжитесь со мной по Skype / WhatsApp: +8618

Хотите увеличить количество загрузок и прибыль более чем в 100 раз?

Продвигайте свои приложения по всему миру и быстро увеличивайте количество загрузок и доход более чем в 50 раз! Мы являемся экспертами по маркетингу приложений с богатым опытом. Свяжитесь со мной по Skype / WhatsApp: +8618881920929. Теперь каждый может воспользоваться трехдневной пробной версией!

языков распознавания

Признание

Полнотекстовый перевод онлайн

Дословный перевод офлайн

Африкаанс

албанский

Амхарский

Арабский

Армянский

Азербайджанский

Баскский

Бенгальский

Боснийский

Бретонский

Болгарский

Белорусский

Каталонский

Себуано

чеченский

Chichewa

Китайский (упрощенный)

Китайский (традиционный)

Корсиканский

Крымскотатарский

Хорватский

Чешский

Датский

Голландский

Английский

Эсперанто

Эстонский

Фиджийцы

Филиппинский

Финский

Французский

Фризский

Галицкий

Грузинский

Немецкий

Греческий

Гуджарати

Гаитян К.

Хауса

Гавайский

Еврейский

Хинди

Хмонг

Венгерский

Исландский

Игбо

Индонезийский

Ирландский

Итальянский

Японский

Яванский

Кабардинец

каннада

Казах

кхмерский

Корейский

Курдский Курманджи

Кыргызстан

Лаос

Латиница

латышский

Литовский

люксембургский

Македонский

Малагасийский

Малайский (Малайзийский)

Малаялам

Мальтийский

Маори

Маратхи

Молдавский

Монгол

Мьянма Б.

Непальский

Норвежский

Осетинская

Пушту

Персидский

Польский

Португальский (Бразилия)

Португальский (Португалия)

Провансальский

Пенджаби

Рето-романский

Румынский

Русский

Самоа

Шотландский гэльский

сербский (кириллица)

Сесото

Шона

Синдхи

Сингальский

Словацкий

словенский

Сомали

Испанский

Суданский

Суахили

Шведский

Тагальский

Таджикский

Тамил

Татарский

телугу

Тайский

Турецкий

Украинский

Урду

Узбекский

Вьетнамский

Валлийский

Коса

Идиш

Йоруда

Зулу

Африкаанс

албанский

Амхарский

Арабский

Армянский

Азербайджанский

Баскский

Бенгальский

Боснийский

Бретонский

Болгарский

Белорусский

Каталонский

Себуано

чеченский

Chichewa

Китайский (упрощенный)

Китайский (традиционный)

Корсиканский

Крымскотатарский

Хорватский

Чешский

Датский

Голландский

Английский

Эсперанто

Эстонский

Фиджийцы

Филиппинский

Финский

Французский

Фризский

Галицкий

Немецкий

Греческий

Гуджарати

Гаитян К.

Хауса

Гавайский

Еврейский

Хинди

Хмонг

Венгерский

Исландский

Игбо

Индонезийский

Ирландский

Итальянский

Японский

Яванский

Кабардинец

каннада

Казах

кхмерский

Корейский

Курдский Курманджи

Кыргызстан

Лаос

Латиница

латышский

Литовский

люксембургский

Македонский

Малагасийский

Малайский (Малайзийский)

Малаялам

Мальтийский

Маори

Маратхи

Молдавский

Монгол

Мьянма Б.

Норвежский

Осетинская

Пушту

Персидский

Польский

Португальский (Бразилия)

Португальский (Португалия)

Провансальский

Пенджаби

Рето-романский

Румынский

Русский

Самоа

Шотландский гэльский

сербский

Сесото

Шона

Синдхи

Сингальский

Словацкий

словенский

Сомали

Испанский

Суданский

Суахили

Шведский

Тагальский

Таджикский

Тамил

Татарский

телугу

Тайский

Турецкий

Украинский

Урду

Узбекский

Вьетнамский

Валлийский

Коса

Идиш

Йоруда

Зулу

Скачайте ABBYY TextGrabber прямо сейчас

Дополнительные инструменты для повышения производительности

Мгновенный перевод камеры Google Translate получил обновление

Переводчик с 88 языков на более 100 языков

Мгновенный перевод камеры добавляет поддержку еще 60 языков, таких как арабский, хинди, малайский, тайский и вьетнамский. Вот полный список всех 88 поддерживаемых языков.

Что еще более интересно, раньше вы могли переводить только между английским и другими языками, но теперь вы можете переводить на любой из более чем 100 языков, поддерживаемых в Google Translate. Это означает, что теперь вы можете переводить с арабского на французский или с японского на китайский и т. Д.

Автоматически определять язык

При поездке за границу, особенно в регионе с несколькими языками, людям может быть сложно определить язык текст, который им нужно перевести.Мы позаботились об этом — в новой версии приложения вы можете просто выбрать «Определить язык» в качестве исходного языка, и приложение «Переводчик» автоматически определит язык и выполнит перевод. Допустим, вы путешествуете по Южной Америке, где говорят на португальском и испанском языках, и наткнулись на табличку. Приложение «Переводчик» теперь может определять, на каком языке находится знак, а затем переводить его для вас на выбранный вами язык.

Лучшие переводы с помощью нейронного машинного перевода

Впервые технология нейронного машинного перевода (NMT) встроена в мгновенный перевод с камеры.Это обеспечивает более точные и естественные переводы, уменьшая количество ошибок на 55-85 процентов в определенных языковых парах. И большинство языков можно загрузить на ваше устройство, так что вы можете использовать эту функцию без подключения к Интернету. Однако, когда ваше устройство подключено к Интернету, функция использует это подключение для более качественного перевода.

Новый внешний вид

И последнее, но не менее важное: функция приобрела новый вид и стала более интуитивно понятной в использовании. Раньше вы могли заметить, что переведенный текст мерцал при просмотре на телефоне, что затрудняло чтение.Мы уменьшили это мерцание, сделав текст более четким и понятным. В новом интерфейсе есть все три функции перевода с камеры, которые удобно расположены в нижней части приложения: «Мгновенный» переводит иностранный текст, когда вы наводите на него камеру. «Сканировать» позволяет сделать снимок и выделить пальцем текст, который нужно перевести. А «Импорт» позволяет переводить текст с фотографий в фотопленке.

Мелкость Google Translate