Прикладные задачи анализа данных, лекция 6 — NLP

YOUTUBE · 28.11.2025 07:25

Ключевые темы и таймкоды

Типы машинного перевода

0:02

Видео обсуждает три основных типа машинного перевода: рул бейс метод, статистика метод и нейронный машинный перевод (НМТ).
Рул бейс метод основан на правилах, сформированных лингвистами, и является дорогим и длительным процессом.
Статистический машинный перевод использует частоты повторения слов для перевода, но не учитывает смысловые единицы.
НМТ использует нейронные сети для обучения и перевода текста.

Нейронный машинный перевод

2:57

НМТ использует архитектуру последовательность-последовательность для кодирования и декодирования текста.
РНН (рекуррентная нейронная сеть) стала первой архитектурой, используемой для НМТ в 2013-2014 годах.
РНН кодирует предложение, передавая информацию о каждом слове, и формирует знание всего предложения к концу.
НМТ использует нейронные сети для обучения и перевода текста, что делает его более точным и быстрым, чем статистический машинный перевод.

Обучение модели

6:32

Модель обучается на основе вероятности появления перевода при заданных исходных данных.
Обучение происходит с использованием алгоритма обратного распространения ошибки.

Архитектура трансформеров

11:45

Трансформеры предлагают более сложную архитектуру, которая позволяет модели лучше понимать взаимосвязь между словами и генерировать более качественный перевод.
Трансформеры также обучаются быстрее и могут обрабатывать большие объемы данных.

Проблемы машинного перевода

15:23

Несмотря на прогресс в архитектуре трансформеров, качество машинного перевода все еще не идеально и уступает человеческому.
Важным фактором является количество данных, которые модель может обработать, и качество этих данных.

Обучение нейронных сетей для машинного перевода

16:58

В видео объясняется, как нейронные сети обучаются для машинного перевода, используя алгоритм машинного обучения.
Основная идея заключается в том, чтобы генерировать последовательности токенов (слов) и сравнивать их с оригиналом для определения вероятности перевода.

Метрики машинного перевода

22:57

Видео объясняет три основных типа метрик машинного перевода: эн-грамм, бейс-метрики и обучаемые метрики.
Эн-грамм метрики ищут полное совпадение между переводом и оригиналом, что может быть не идеальным для машинного перевода.
Бейс-метрики, такие как Руж, учитывают точность, полноту и длину совпадающих инграмм.
Обучаемые метрики могут быть более адаптивными к данным и требуют больше данных и ресурсов для обучения.

Метрики машинного перевода

29:03

Видео обсуждает метрики машинного перевода, включая сходство между предложениями, близость бедингов и контекстуализированных имбингов.
Нейронные сети лучше понимают язык и используют контекст, чем статистические модели.

Достоинства и недостатки машинного перевода

33:47

Нейронные сети проще устроены и дешевле, чем статистические системы машинного перевода.
Нейронные модели подходят для любой пары языков, но требуют много вычислительных мощностей и ресурсов.
Машинный перевод тяжело интерпретировать, и его нужно дообучать для исправления ошибок и цензуры.

Проблема машинного перевода

38:43

Машинный перевод сталкивается с проблемой многозначных слов, которые могут быть неправильно интерпретированы моделью.
Модель не может учитывать контекст и семантику слов, как это делает человек.

Решение проблемы

42:29

Необходимо создать общее пространство для разных языков, чтобы слова были сопоставлены друг с другом в зависимости от контекста.
Это сложная задача для нейронных моделей, так как они не могут обучиться на всех возможных контекстах.

Исследование машинного перевода

47:14

Воркшоп "Транслейшн" ежегодно проводит конференции и воркшопы по машинному переводу, где обсуждаются проблемы метрик и улучшения в этой области.
Статья "Промежуточные языки для машинного перевода" (2021) предлагает использовать русский язык как промежуточный для перевода с английского на малоресурсные языки.

Проблема малоресурсных языков

49:08

В видео обсуждается проблема, связанная с тем, что многие языки не имеют достаточного количества ресурсов для машинного перевода.
В частности, речь идет о малоресурсных языках, которые не так часто используются в интернете и не имеют большого количества данных для обучения моделей машинного перевода.

Создание модели для малоресурсных языков

51:05

В видео говорится о том, что в настоящее время в области машинного перевода уделяется большое внимание малоресурсным языкам.
Это связано с тем, что в мире насчитывается около 7,5 тысяч языков, из которых около 5 тысяч уже мертвы.
В России разрабатывается модель для сквозного перевода с английского на киргизский и казахский языки.

Сложности перевода в реальном времени

52:20

В видео обсуждаются сложности перевода в реальном времени, когда модель должна учитывать контекст и быстро реагировать на изменения в тексте.
Упоминается технология Яндекса, которая позволяет переводить видео в реальном времени, извлекая контекст из видео.

Фонтюнинг и специализированные модели

54:33

В видео говорится о том, что компании, специализирующиеся на переводе, могут использовать фонтюнинг для адаптации модели под определенную тематику.
Однако создание специализированных моделей для каждой тематики может быть нецелесообразным.