Ломаем языковые барьеры с нейросетями?

Миллионы долларов выбрасываются на оплату судебных взысканий после неправильной интерпретации законов, сотни тысяч уходят на бессмысленный менеджмент отделов из разных стран, HR-ы выбрасывают десятки часов на интеграцию зарубежных сотрудников в коллектив.

Рассказываем, о проблемах и возможностях нового проекта VitraAI. Ребята из компании решили разработать уникальный проект — универсальный профессиональный переводчик.

Применение системы в HR и рекрутинге связано с необходимостью обеспечения автоматического перевода вакансий, резюме, контрактов, с учетом отраслевой специфики и требований конкретных рынков.

Здесь основная сложность заключается в необходимости балансировки между универсальностью модели перевода и её адаптивностью к контексту каждой отрасли.

Узкоспециализированные термины в области медицины, инженерии или права требуют специфических лингвистических моделей, что вынуждает увеличивать объем данных для обучения и накладывает дополнительные расходы на поддержание актуальности этих моделей.

Использование трансферного обучения (transfer learning) может сократить время и затраты на адаптацию системы под новые сферы деятельности, однако это не исключает необходимости постоянной валидации качества перевода через метрики, такие как BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) и TER (Translation Edit Rate). Ведь… перевод — это не такая простая штука, как кажется.

Профессиональные переводчики нужны для учета сложного языкового контекста, который наблюдается во всех сколь угодно серьезных проектах.

Проблема качества переводов даже с использованием технологий наравне с DeepL — реальный вызов для стартапа.

В международных командах задача автоматизации перевода внутренней документации и корпоративных обучающих программ сопряжена с необходимостью поддержки различных форматов данных, особенно, технических.

Важно учитывать, что текстовые данные зачастую сопровождаются мультимедийными элементами (например, видео или аудио обучающих программ), и для их перевода требуется комплексный подход, включающий речевую аналитику (speech-to-text) и контекстуальный перевод.

В реальных условиях многоязычного взаимодействия внутри компании этот процесс требует высокой точности в передаче культурных и контекстуальных различий, что усложняется при параллельных запросах на перевод в режиме реального времени, особенно если команды работают в разных часовых поясах.

И мы не про использование матерных выражений в безобидном контексте…

В такой архитектуре система должна быть способна масштабироваться с минимальной задержкой, что требует оптимизации сетевой инфраструктуры и использования распределенных вычислительных мощностей для минимизации latencies.

Юридические и финансовые отделы сталкиваются с еще большими вызовами, когда требуется точный перевод контрактов и юридических текстов, соблюдая при этом не только лингвистическую точность, но и юридическую совместимость документов в различных юрисдикциях. А это риски.

Основной метрикой в данном случае становится не только лингвистическая точность, но и семантическая эквивалентность с юридической точки зрения, которая сложна для формализации в рамках ваших гпт-4…

Тут же встает вопрос шифрования данных на всех этапах их обработки и хранения, а также строгий контроль доступа через многофакторную аутентификацию и политику разграничения прав доступа.

Защита данных требует значительных расходов на внедрение средств информационной безопасности, что повышает совокупную стоимость владения (TCO) платформой.

Службы поддержки клиентов, интегрированные с CRM-системами, требуют не просто перевода текстовых сообщений в режиме реального времени, но и точного учета тональности и стиля общения с клиентами.

Метрики, такие как Net Promoter Score (NPS) и Customer Satisfaction (CSAT), должны дополнительно учитываться при оценке эффективности внедрения ИИ-переводчика в таких департаментах.

Каждый запрос клиента на перевод — это не просто текст, а часть взаимодействия, от которого зависит лояльность и дальнейшие отношения с компанией.

Отсюда следует, что экономическая целесообразность внедрения таких решений напрямую связана с показателями возврата инвестиций (ROI), которые можно рассчитать на основе увеличения клиентской удовлетворенности и скорости обслуживания, сокращении на затрат переводчиков, а также уменьшении компенсации в юридических вопросах.

Но ROI тут под вопросом, ведь все вытекающие проблемы требуют реальных специалистов, а не GPT, как бы мы на него не надеялись.

Язык — это не словарь + набор правил, как бы нам не хотелось однозначности… Поэтому не существует перевода:

а) вне контекста;

б) однозначного.

Язык вообще сложная штука, особенно, когда дело касается значений и смыслов.

В процессе интеграции трансфер-лернинга для дообучения предобученных моделей, таких как GPT или BERT, под конкретные корпоративные потребности, возникает ряд сложностей…

И сейчас мы проведем небольшой экскурс в лингвистику и особенности языка.

Первая проблема машинного перевода — эффект семантической пролиферации, где значение корпоративных (или не очень) терминов претерпевает трансформации в зависимости от контекста, в котором они используются.

Это когда одно и то же слово может иметь несколько значений в зависимости от того, где и как оно используется. Представьте себе слово «ключ»: оно может означать инструмент, который мы используем, чтобы открыть замок, или важную часть решения проблемы, например, «ключ к успеху». Вроде просто, но на самом деле нет…

Это для родного языка подобный перевод кажется очевидным. Попробуйте взять любую игру иероглифов из, например, китайского и перевести эту игру в рамки русского языка. Вероятно, вы получите неверный ответ, ведь эквивалента в языке нет. Грубо говоря, некоторые языки обладают разной полнотой выражения.

Не во всех языках есть эквиваленты словам «аффект», поэтому переводить его будут в некоторых случаях как ощущение, что не совсем верно.

Например, в одном департаменте компании слово «проект» может означать конкретную задачу или инициативу, в то время как в другом — долгосрочный стратегический план. Все усложняется, когда речь заходит о языковых играх. Мы постоянно играем в эти игры.

Если бригадир постоянно будет говорить помощнику «подай мне плитку» — он убьется, поэтому постепенно он перейдет на простое «плитку!». Подробно о языковых играх писал в свое время Витгенштейн. И в некоторых обстоятельствах, такие игры и их правила игр меняются постоянно.

Кроме того, лингвистическая неоднозначность, связанная с полисемией и омонимией корпоративных терминов, часто приводит к тому, что дообученная модель, лишенная общих знаний, начинает ошибочно интерпретировать полисемичные выражения, основываясь на статистически наиболее вероятном контексте, но игнорируя другие возможные значения.

Даже при дообучении модели на внутренних данных не всегда удаётся корректно отделить полисемантические значения терминов, что вызывает лексическую двусмысленность в результате работы системы.

Немаловажным аспектом также является проблема прагматической адекватности.

В рамках деловой коммуникации язык часто используется не только для передачи информации, но и для выражения намерений, стратегии и тонких социальных сигналов.

Примером может служить различие в том, как выражаются просьбы или приказы в разных отделах компании. Например, IT-специалисты могут использовать более прямолинейные запросы («сделать pull request»), тогда как в отделе маркетинга тот же запрос может быть облачен в более вежливую и обтекаемую форму.

Модель, обученная только на одном наборе данных, может не «уловить» этих тонкостей, что приведёт к искажению прагматической составляющей текста, создавая риск неадекватного перевода или даже непонимания намерений отправителя сообщения.

Язык многозначен, но не в том смысле, что у нас есть корпус постоянных и разнообразных значений. Язык, скорее, динамичен. Сегодня переводим одно — завтра другое, уже послезавтра третье.

И тут встает релевантный вопрос: «А давайте заставим сотрудников, дипломатов, переговорщиков и других умных людей говорить простым и однозначным языком, с которым справится любой переводчик!»

Тогда зачем нам вообще стартап, который бы сломал языковые барьеры?

На первом этапе необходимо произвести сбор текстовых данных, таких как контракты, соглашения о неразглашении, технические спецификации и внутренние отчёты. Эти документы должны быть разбиты на соответствующие категории в зависимости от их содержания и частоты использования терминов.

На следующем этапе происходит аугментация этих данных — добавление различных вариаций контекстов, в которых те или иные термины могут встречаться, что позволяет модели повысить способность к семантическому обобщению.

Ключевую роль в автоматической адаптации играет также постобработка (post-editing) выходных данных машинного перевода. Даже после процесса дообучения модели необходимо разработать метрики качества, такие как BLEU, METEOR или TER (Translation Error Rate), для оценки качества перевода с точки зрения точности передачи корпоративной информации.

Система онтологий, например, может включать в себя заранее определённые связи между корпоративными терминами и их контекстами, что позволит системе более точно определять соответствие того или иного термина в зависимости от контекста перевода. Такие «онтологии» служат базисом для перевода.

При реализации потокового перевода критическим аспектом становится процесс автоматической транскрипции речи в текст с использованием моделей автоматического распознавания речи (ASR), что создает базу для последующего перевода.

Модель ASR должна быть интегрирована с системой, использующей механизмы предсказания контекстов, характерных для конкретных сфер деятельности компании, чтобы минимизировать ошибки транскрипции, особенно когда используются корпоративные или технические термины.

Одно из решение — применение рекуррентных сетей (например, LSTM или Transformer-архитектур), которые могут «удерживать» долгосрочные зависимости в последовательностях, чтобы понимать контекст фраз и распознавать речевые модели, характерные для той или иной корпорации. Причем возникает проблема повторного переобучения при смене употребляемых слов и контекстов.

К слову. В условиях одновременной обработки множества запросов на параллельный перевод (например, при участии нескольких участников из разных стран в одной конференции) нагрузка на систему возрастает экспоненциально.

Для решения этой проблемы необходимо использовать микросервисную архитектуру, где каждый этап обработки аудио, транскрипции и перевода разделён на независимые микросервисы, что позволяет распределять нагрузку между разными узлами кластера. А мучения с микросервисами — + пару миллионов долларов к стартовым затратам.

Кроме того, важной частью параллельного перевода является минимизация задержки передачи данных.

Для этого необходимо предусмотреть адаптивные алгоритмы буферизации и коррекции ошибок передачи, которые будут поддерживать синхронность аудиопотоков и их обработку в реальном времени.

В контексте многопользовательских конференций, где требуется синхронный перевод на несколько языков, каждый участник может получать поток данных, адаптированный к его языковым настройкам. Здесь могут использоваться технологии многопоточной обработки, чтобы разделить аудиопоток на сегменты, которые могут быть параллельно обрабатываемы на разных узлах серверов.

Иначе конференции начнут занимать больше времени. А время-деньги, как мы знаем…

Но как решить главную проблему? Динамическое изменение значений и смыслов внутри компаний.

Автоматизация этого процесса требует создания системы семантического анализа, способной не только выявлять термины, но и устанавливать связи между ними в зависимости от контекста их использования, внутри корпоративных переписок.

Короче говоря, здесь речь о дообучении, причем, постоянном.

Например, слово «компиляция» в ИТ-индустрии может иметь различные значения в зависимости от того, идёт ли речь о программировании или об организации данных в отчёте.

Для корректной интерпретации терминов необходимо использовать алгоритмы тематического моделирования, например, LDA (Latent Dirichlet Allocation), которые позволяют классифицировать термины по их тематической принадлежности.

Для управления этим процессом могут быть использованы архитектуры на базе NLP (Natural Language Processing) с включением компонентов NER (Named Entity Recognition), которые позволяют модели распознавать специфические сущности (например, имена собственные, бренды, названия продуктов) и корректно их обрабатывать.

Этот процесс можно автоматизировать через построение циклического процесса обратной связи (feedback loop), при котором система постоянно обучается на новых текстах компании и обновляет свой терминологический словарь в режиме реального времени.

Но все это приводит нас к тому, что мы упираемся в органичные переводчики, которые, может, и сократят расходы компаний, но какова их окупаемость? Ведь под каждую новый бизнес придется дообучать свой переводчик…