Переводчики смайлов на русский язык

Инстаграм Трешбокса с важными новостями дня в формате "сторис" Всем студентам и ученикам знаком сервис Google Translate. Сайт с простейшим интерфейсом позволяет перевести слова с любого языка: русский на французский, азербайджанский на турецкий, или вовсе иероглифы китайской грамоты на мало кому известный язык йоруба. Кроме того, программа проговорит все фразы, даст список значений и синонимов и даже исправит неправильное написание. Долгое время аналога этой программе не было, но наконец-то российский поисковик Яндекс явился, чтобы потягаться за звание лучшего онлайн переводчика. Интерфейс у Yandex.

Источник фото Для многих пользователей приложений для переписки сообщение не будет полным без смайликов, или, как их еще называют, эмодзи. Красочные пиктограммы могут быть использованы, чтобы смягчить строгое сообщение или добавить эмоций сухому сообщению. Теперь появился Dango — приложение для перевода смайликов на обычный язык. По словам FiveThirtyEight, программисты Dango использовал особые алгоритмы, чтобы научить приложение тому, как люди общаются смайлами в реальной жизни. А вот при интерпретации значения ряда смайлов возникали трудности.

"Яндекс.Переводчик" научился переводить эмодзи в текст

Машинное обучение В одной только России насчитывается более сотни языков, многие из которых являются родными для десятков и сотен тысяч человек. Причем часть из них ограничена в употреблении или даже находится на грани исчезновения. Машинный перевод мог бы помочь в сохранении этих языков, но для этого надо решить главную проблему всех подобных систем — отсутствие примеров для обучения.

Яндекс работает над технологией машинного перевода с года, и сегодня я расскажу о нашем новом подходе, благодаря которому становится возможным создать переводчик для тех языков, для которых ранее это было сделать затруднительно. Правила против статистики Машинный перевод, то есть автоматический перевод с одного человеческого языка на другой, зародился в середине прошлого века.

Точкой отсчета принято считать Джорджтаунский эксперимент, проведенный 7 января года, в рамках которого более 60 фраз на русском языке были переведены компьютером на английский.

По сути, это был вовсе и не эксперимент, а хорошо спланированная демонстрация: словарь включал не более записей и работал с учетом лишь 6 правил. Тем не менее результаты впечатлили публику и подстегнули развитие машинного перевода.

В основе таких систем лежали словари и правила, которые и определяли качество перевода. Профессиональные лингвисты годами работали над тем, чтобы вывести всё более подробные и всеохватывающие ручные правила по сути, регулярные выражения. Работа эта была столь трудоемкой, что серьезное внимание уделялось лишь наиболее популярным парам языков, но даже в рамках них машины справлялись плохо.

Живой язык — очень сложная система, которая плохо подчиняется правилам, постоянно развивается и практически каждый день обогащается новыми словами или конструкциями. Ещё сложнее описать правилами соответствия двух языков. Одни и те же слова могут иметь совершенно разные переводы в зависимости от контекста. Да и целые фразы могут иметь свой устойчивый перевод, которому лучше соответствовать. Например, " Нельзя так просто войти в Мордор ". Единственный способ машине постоянно адаптироваться к изменяющимся условиям и учитывать контекст — это учиться на большом количестве актуальных текстов и самостоятельно выявлять закономерности и правила.

В этом и заключается статистический подход к машинному переводу. Идеи эти известны с середины 20 века, но особого распространения они не получили: машинный перевод, основанный на правилах, работал лучше в условиях отсутствия больших вычислительных мощностей и обучающих баз. Грубая сила компьютеров — это не наука Новая волна развития статистического подхода началась в х годах прошлого века.

Компания IBM Research получила доступ к большому количеству документов канадского парламента и использовала их для работы над системой проверки правописания. И для этого они применили достаточно интересный подход, известный под названием noisy channel model.

Смысл его в том, что текст А рассматривается как текст Б, но с ошибками. И задача машины — устранить их. Обучалась модель на тысячах уже набранных документах. Подробнее о noisy channel можно почитать в других постах на Хабре , здесь же важно сказать, что этот подход хорошо показал себя для проверки правописания, и группа сотрудников IBM решила попробовать его и для перевода. В Канаде два официальных языка английский и французский , поэтому с помощью переводчика они надеялись уволить половину операторов сократить объем вводимого вручную текста.

А вот со временем были проблемы, поэтому им пришлось дождаться того момента, когда руководитель ушел в отпуск, и появилась возможность творчески отнестись к дедлайнам и заняться исследованием.

Результаты их работы были опубликованы , но впечатлили они не всех. Организаторы конференции по компьютерной лингвистике COLING написали разгромный отзыв: Результат оказался хуже, чем у лучших на тот момент систем, основанных на правилах, но сам подход, предполагавший сокращение ручного труда, заинтересовал исследователей со всего мира.

И главная проблема, которая стояла перед ними, заключалась в отсутствии достаточного количества примеров переводов для обучения машины. В ход шли любые материалы, которые удавалось найти: базы международных документов ООН, документации, справочники, Библия и Коран которые переведены практически на все языки мира. Но для качественной работы нужно было больше. Поиск В интернете каждый день появляются сотни тысяч новых страниц, многие из которых переводятся на другие языки.

Этот ресурс можно использовать для обучения машины, но добыть его сложно. Таким опытом обладают организации, которые индексируют интернет и собирают данные о миллиардах веб-страниц.

Среди них, например, поисковые системы. Яндекс вот уже пять лет работает над собственной системой машинного перевода, которая обучается на данных из интернета. Ее результаты используются в Переводчике, Поиске, Браузере, Почте, Дзене и во многих других сервисах.

Обучается она следующим образом. Для каждого изученного текста система строит список уникальных признаков. Это могут быть редко используемые слова, числа, специальные знаки, находящиеся в тексте в определённой последовательности. Когда система набирает достаточное количество текстов с признаками, она начинает искать параллельные тексты ещё и с их помощью — сравнивая признаки новых текстов и уже изученных.

Чтобы переводчик соответствовал современным стандартам качества, система должна изучить миллионы фраз на обоих языках. Поисковые технологии могут найти их, но только для наиболее популярных направлений перевода. Для всех остальных можно пытаться по старинке обучаться только на Википедии или Библии, но качество перевода откатывается на десятилетия назад. Можно подключить краудсорсинг Яндекс. Толока или Amazon Mechanical Turk и усилиями большого количества людей из разных стран собрать примеры переводов.

Но это долго, дорого и не всегда эффективно. Хотя мы и стараемся использовать краудсорсинг там, где это возможно, нам удалось найти альтернативное решение. Язык как совокупность моделей В основе статистического перевода долгое время лежали исключительно лексические модели, то есть такие модели, который не учитывают родственные связи между различными словами и другие лингвистические характеристики.

Несколько лет назад в индустрии появилось понимание, что качество статистического машинного перевода можно улучшить, если дополнить сугубо лексическую модель еще и моделями морфологии словоизменение и словообразование и синтаксиса построение предложений. Может показаться, что речь идет о шаге назад в сторону ручных правил лингвистов, но это не так. В отличие от систем, основанных на ручных правилах, модели морфологии и синтаксиса можно формировать автоматически на основе все той же статистики.

Переход от простой модели языка к комплексной хорошо отразился на общем качестве, но для ее работы по-прежнему нужны миллионы примеров, которые трудно найти для небольших языков. Но именно здесь мы вспомнили о том, что многие языки связаны между собой. И этот факт можно использовать. Родственные связи Мы начали с того, что отошли от традиционного восприятия каждого языка как независимой системы и стали учитывать родственные связи между ними.

На практике это означает вот что. Может показаться, что речь идет о слепом копировании слов и правил между языками, но технология работает несколько умнее. Предлагаю рассмотреть ее сразу на реальном примере одного очень популярного в крайне узких кругах языка. Папьяменто Папьяменто — это родной язык населения Арубы , Кюрасао и Бонэйр, на котором говорят около тыс. В том числе один из наших коллег, который родился на Арубе. Он и предложил нам стать первыми, кто поддержит папьяменто.

Про эти острова мы знали лишь по Википедии, но такое предложение упустить не могли. И вот почему. Когда людям приходится разговаривать на языке, который ни для кого из них не является родным, появляются новые языки, которые называются пиджинами. Чаще всего пиджины возникали на островах, которые захватывали европейцы.

Колонизаторы свозили туда рабочую силу с других территорий, и этим людям, не знавшим языков друг друга, приходилось как-то общаться. Единственным их общим языком был язык колонизаторов, усваиваемый обычно в очень упрощенном виде. Так возникло множество пиджинов на основе английского, французского, испанского и других языков.

Потом люди передавали этот язык своим детям, и для тех он становился уже родным. Пиджины, которые стали для кого-то родными, называются креольскими языками.

Папьяменто — креольский язык, который возник, по-видимому, в XVI веке. Большая часть его лексики имеет испанское или португальское происхождение, но есть слова и из английского, голландского, итальянского, а также из местных языков. А поскольку ранее мы еще не испытывали нашу технологию на креольском языке, то ухватились за этот шанс. Моделирование любого нового языка всегда начинается с построения его ядра.

Иначе бы его просто нельзя было отнести к самостоятельному языку. Это могут быть свои уникальные слова или какие-то правила словообразования, которые не повторяются в родственных языках.

Эти особенности и составляют то ядро, которое в любом случае нужно моделировать. И для этого вполне хватает малого количества примеров перевода. В случае с папьяменто в нашем распоряжении был перевод Библии на английский, испанский, голландский, португальский и, собственно, папьяменто. Плюс небольшое количество документов из сети с их переводом на один из европейский языков.

Начальный этап работы над папьяменто ничем не отличался от создания переводчика для любого большого языка. Загружаем в машину все доступные нам материалы и запускаем процесс. Она проходит по параллельным текстам, написанным на разных языках, и строит распределение вероятностей перевода для каждого найденного слова. Кстати, сейчас модно говорить о применении нейронных сетей в этом процессе, и мы тоже умеем это делать, но зачастую более простых инструментов вполне хватает.

Например, для эльфийского языка о нем мы поговорим чуть позже мы изначально построили модель с применением нейронной сети, но в конечном счете запустились без нее. Потому что более простой статистический инструмент показал результат не хуже, а усилий потребовал меньше. Но мы отвлеклись. Система, глядя на параллельные тексты, пополняет свой словарный запас и запоминает переводы. Для больших языков, где примеров миллионы, больше ничего делать и не надо — система найдет не только все возможны слова, их формы и запомнит их переводы, но и учтет разные случаи их применения в зависимости от контекста.

С небольшим языком сложнее. Ядро мы смоделировали, но примеров недостаточно для полного покрытия всех слов, учета словообразования. Поэтому технология, которая лежит в основе нашего подхода, работает несколько глубже с уже имеющимися примерами и использует знания о других языках. Машина, встречаясь с множественным числом в испанском переводе, делает для себя вывод, что это же слово в переводе на папьяменто, скорее всего, написано во множественном числе.

Благодаря этой особенности, автоматический переводчик вывел для себя правило, что слова в папьяменто с окончанием -nan обозначают множественное число, и если его перевода не найдено, то стоит отбросить окончание и попробовать найти перевод для единственного числа. Аналогично для многих других правил словоизменения. С морфологией стало понятнее, но что делать, если даже начальная форма слова машине еще не известна?

Сервис умеет как переводить обычный текст в смайлики, так и из «Шапито » в эмодзи, а затем эти эмодзи — на русский язык. Вот что. Переводчик "Яндекса" научился переводить текст в эмодзи. текст в эмодзи . Расшифровывать цепочки смайликов тоже умеет.

Это значит, у вас в телефоне не установлены смайлики. А не только улыбающиеся смайлики в солнечных очках. Not to mention your tendency to use emojis in work memos. Не говоря уже о склонности использования смайликов в рабочих заметках. Они не могут общаться без смайликов. They send a text with enough sad emojis to make you feel how sorry they are. Они отправляют сообщения с грустными смайликами , чтобы ты понимал, как им жаль. Well, emojis are often compound words, so "sheep" plus "ear" Смайликами часто составляют слова, так что "овечка" плюс "ухо" How can we communicate more effectively without the use of emojis? А нельзя ли общаться более эффективно, не используя смайлики?

Они добавляют тексту эмоциональный оттенок и заменяют некоторые слова и фразы.

Машинное обучение В одной только России насчитывается более сотни языков, многие из которых являются родными для десятков и сотен тысяч человек. Причем часть из них ограничена в употреблении или даже находится на грани исчезновения. Машинный перевод мог бы помочь в сохранении этих языков, но для этого надо решить главную проблему всех подобных систем — отсутствие примеров для обучения.

В Британии ищут переводчика с языка «смайликов»

Они позволяют ярче передавать наши ощущения с помощью текста, отражают наше настроение, показывают богатство эмоциональных реакций на те или иные реплики собеседника. Многие из нас не представляют без них полноценного текстового диалога. Потому компания Yandex решила сделать любителям emoji подарок в виде функции онлайн-перевода текстовых сообщений на язык картинок. Ниже разберём, как работает Яндекс. Переводчик с языка эмодзи на русский в режиме онлайн. А также каковы особенности функционала сервиса.

Переводчик Yandex превращает текст в эмодзи

Все они обладают простым и удобным функционалом, позволяющим практически мгновенно получить перевод ваших смайликов на русский язык. Достаточно ввести смайлики в нужное поле обычно слева или сверху экрана , и вы сразу получите результат в поле чуть ниже. При этом качество такого перевода может быть не на высоте, что связано с большой полисемантичностью трактовок подобных смайлов. Потому рекомендуем воспринимать такие переводы эмоджи с юмором, не особо задумываюсь над достоверностью и скрупулёзностью формулировок. Переводчик — перевод эмодзи на русский язык онлайн Эффективным сервисом, позволяющим выполнить перевод смайлов на русский язык, является Яндекс. Последний получил возможность перевода на язык эмодзи ещё в конце декабря , и до сих пор продолжает совершенствовать свой функционал. Тем не менее, его возможности позволяют практически мгновенно выполнить такие переводы с эмодзи онлайн. Также Яндекс помогает отыскать в сети нужную нам картинку, как это сделать читайте в нашем материале. Для работы с Яндекс. Переводчик выполните следующее: Перейдите на Яндекс.

Учеба и карьера Самая эмоциональная работа: требуется переводчик с языка смайликов Это иероглифы современности.

Тематика: все20 Интернет10 Software5 Разговорная речь3 Наука и публицистика1 Политика и экономика1 How do I add photo, emoji, or sticker to my message on Facebook? Как добавить вложение например, фото к сообщению? You came on strong, like Flaubert with an emoji addiction. Вы были энергичны, как Флобер со склонностью к смайлам.

Переводчики смайлов на русский язык

Наборы смайликов могут быть установлены только из локальных файлов. Emoticon themes must be installed from local files. Как установить дополнительные наборы смайликов смотрите в Специальных действиях See Specialized Actions for details of how to install extra emoticon sets. В этом тексте нет даже смайликов. Видишь, никаких смайликов. Я - Джина Линетти. Человеческое воплощение сотни смайликов. Gina Linetti, the human form of the emoji. Сиерра прислала кучу смайликов с языком. Sierra sent me a tongue emoji. На этой вкладке вы можете выбрать набор графических смайликов, устраивающий вас, либо вообще отключить их. On this tab, you can select which emoticon set you prefer, or turn off graphical emoticons altogether.

Самая эмоциональная работа: требуется переводчик с языка смайликов

.

Яндекс.Переводчик 19.4.6

.

Приложение-переводчик смайлов

.

.

.

ВИДЕО ПО ТЕМЕ: ЯНДЕКС ЭМОДЗИ ПЕРЕВОДЧИК - ИЗВРАЩУГА
Похожие публикации