Yandex.Translation ऑफ़लाइन। कंप्यूटर ने कैसे अच्छा अनुवाद करना सीखा

आज, iOS के लिए अपडेट किए गए Yandex.Translation एप्लिकेशन को ऐप स्टोर पर जारी किया गया है। अब इसमें ऑफ़लाइन-पूर्ण अनुवाद करने की क्षमता है। मशीनी अनुवाद पूरे कमरे और फर्श से लेकर मोबाइल उपकरणों तक कब्ज़े वाले मेनफ्रेम से चले गए हैं जो आपकी जेब में फिट होते हैं। आज, पूर्ण-पाठ सांख्यिकीय मशीन अनुवाद, जिसे पहले भारी संसाधनों की आवश्यकता थी, मोबाइल डिवाइस के किसी भी उपयोगकर्ता के लिए उपलब्ध हो गया है - यहां तक ​​कि बिना नेटवर्क कनेक्शन के भी। लोगों ने लंबे समय से एक "बेबीलोनियन मछली" का सपना देखा है - एक सार्वभौमिक कॉम्पैक्ट अनुवादक जिसे आप हमेशा अपने साथ ले जा सकते हैं। और ऐसा लगता है कि यह सपना धीरे-धीरे सच होने लगा है। हमने फैसला किया, मौका लेते हुए, मशीनी अनुवाद के इतिहास में एक छोटा-सा भ्रमण तैयार करने और इस बारे में बात करने का कि कैसे यह दिलचस्प क्षेत्र भाषा विज्ञान, गणित और कंप्यूटर विज्ञान के जंक्शन पर विकसित हुआ।







"मशीन यह सब करती है," "इलेक्ट्रॉनिक मस्तिष्क रूसी से अंग्रेजी में अनुवाद करता है," "रोबोट-बाइलिंगुआ," इस तरह के समाचार पत्र सुर्खियों में 8 जनवरी, 1954 के जुबली प्रेस के पाठकों द्वारा देखे गए थे। और एक दिन पहले, 7 जनवरी को, आईबीएम 701 वैज्ञानिक कंप्यूटर ने प्रसिद्ध जॉर्जटाउन प्रयोग में भाग लिया, लगभग साठ रूसी वाक्यांशों का अंग्रेजी में अनुवाद किया। सेवन हंड्रेड एंड फर्स्ट ने 250 शब्दों और छह वाक्यविन्यास नियमों के एक शब्दकोश का उपयोग किया। और, ज़ाहिर है, प्रस्तावों का एक बहुत सावधानी से चयनित सेट जिस पर परीक्षण आयोजित किया गया था। यह इतना ठोस निकला कि उत्साही पत्रकारों ने वैज्ञानिकों का हवाला देते हुए कहा कि कुछ वर्षों के बाद, मशीन अनुवाद लगभग पूरी तरह से क्लासिक "मैनुअल" को बदल देगा।



जॉर्जटाउन प्रयोग मशीन अनुवाद के विकास के पहले चरणों में से एक था (और पूरे जीवन में काम करने के लिए कंप्यूटर के पहले अनुप्रयोगों में से एक)। तब भविष्य में जिन समस्याओं का सामना करना था उनमें से कई इतनी स्पष्ट नहीं थीं। हालांकि, मुख्य समस्या, विडंबना यह है कि यह शुरुआत से ही एक ही था - सबसे कठिन काम कंप्यूटर के लिए अस्पष्ट शब्दों के साथ काम करना था। अधिक या कम प्राकृतिक वाक्यों पर, कार्य से निपटने के लिए प्रणाली लगभग पूरी तरह से बंद हो गई। इस तरह की प्रणालियों की जटिल बहुउद्देशीय संरचना ने भी समस्याएं पैदा कीं: उदाहरण के लिए, पार्सिंग ने हमेशा सही ढंग से काम नहीं किया, और यौगिक शब्द गिटार पिक (पिक) का अनुवाद "गिटार पिक" के रूप में किया जा सकता है। अस्पष्ट शब्दों का भी खराब अनुवाद किया गया था, जिसका अर्थ संदर्भ पर निर्भर था। उदाहरण के लिए, पाठ "लिटिल जॉन अपने खिलौना बॉक्स की तलाश में था। अंत में उसे मिल गया। बॉक्स पेन में था ("कारण बनता है और बहुत सारी कठिनाइयों का कारण बनता है) - दोनों वाक्यांश" टॉय बॉक्स ", जिसका अनुवाद" टॉय बॉक्स "के रूप में किया गया है, न कि" टॉय बॉक्स ", और" पेन में ", जिसका अनुवाद किया गया है "पेन में," प्लेपेन में नहीं। कठिनाइयां बहुत बड़ी थीं, और परिणामस्वरूप, पिछले 12 वर्षों में, लगभग कोई प्रगति संभव नहीं थी। 1966 में विनाशकारी ALPAC रिपोर्ट (ऑटोमैटिक लैंग्वेज प्रोसेसिंग एडवाइजरी कमेटी) ने अगले दस वर्षों के लिए मशीनी अनुवाद के क्षेत्र में शोध को समाप्त कर दिया।



इस बीच, जॉर्जटाउन प्रयोग के बाद की मनोदशा अभी भी बहुत तेज थी और मशीन अनुवाद ने एक महान भविष्य की भविष्यवाणी की, अमेरिकियों ने रणनीतिक उद्देश्यों के लिए नई तकनीक का उपयोग करने के बारे में गंभीरता से सोचना शुरू किया। यूएसएसआर में यह पूरी तरह से समझा गया है। 1955 की शुरुआत में, यूएसएसआर के विज्ञान अकादमी ने दो अनुसंधान समूह बनाए - वी। ए। स्टेक्लोव गणितीय संस्थान (समूह का नेतृत्व एक उत्कृष्ट गणितज्ञ और साइबरनेटिकिस्ट अलेक्सी ल्योपुनोव के नेतृत्व में किया गया) और इंस्टीट्यूट ऑफ फाइन मैकेनिक्स और यूएसएसआर एकेडमी ऑफ साइंसेज के कंप्यूटर इंजीनियरिंग संस्थान (यह गणितज्ञ डी। । पानोव)। दोनों समूहों ने जॉर्जटाउन प्रयोग के एक विस्तृत अध्ययन के साथ शुरू किया, और पहले से ही 1956 में पनोव ने एक ब्रोशर प्रकाशित किया जिसमें उन्होंने बीईएसएम कंप्यूटर पर किए गए पहले मशीन अनुवाद प्रयोगों के परिणामों को रेखांकित किया। उसी 1956 में संस्थान में इसी तरह के शोध पर एक प्रकाशन हुआ। स्टेकलोव को ओल्गा कुलगिना और इगोर मेलचुक द्वारा लिखा गया था, जो "लिंग्विस्टिक्स के प्रश्न" पत्रिका के सितंबर अंक में प्रकाशित हुआ था। यह प्रकाशन विभिन्न परिचयात्मक लेखों के साथ था, और यहाँ कुछ दिलचस्प खोज की गई थी: यह पता चला है कि 1933 में एक निश्चित प्योत्र पेत्रोविच ट्रॉएन्स्की, एक एलेक्सेन्निस्ट और टीएसबी के सह-लेखकों में से एक, ने यूएसएसआर के विज्ञान अकादमी में मशीन अनुवाद परियोजना और इस मुद्दे पर चर्चा करने के अनुरोध के लिए आवेदन किया था। अकादमी के भाषाविदों के साथ। वैज्ञानिकों को इस विचार पर संदेह था: परियोजना के चारों ओर ग्यारह साल तक चर्चा हुई, जिसके बाद ट्रोएन्स्की के साथ संचार अचानक खो गया था, और वह खुद कथित रूप से मास्को छोड़ दिया था।



इस ऐतिहासिक खोज ने हैरान शोधकर्ताओं; सर्वेक्षण शुरू हुआ। मैं एक "मशीनीकृत शब्दकोश" में ट्रायंस्की के कॉपीराइट प्रमाण पत्र को खोजने में कामयाब रहा, जो आपको एक साथ कई भाषाओं में ग्रंथों को जल्दी से अनुवाद करने की अनुमति देता है। एक और पूर्ण बैठक के बाद, जिस पर ल्यपुनोव ने इस आविष्कार पर एक रिपोर्ट पढ़ी, विज्ञान अकादमी ने ट्रॉएन्स्की के योगदान का अध्ययन करने के लिए एक विशेष समिति बनाई। कई साल बीत गए और आखिरकार, 1959 में, लेख "पी। पी। ट्रॉएन्स्की की अनुवाद मशीन: ए कलेक्शन ऑन द मशीन ऑन ट्रांसलेशन फॉर वन लैंग्वेज फ्रॉम अ लेन्सेस, प्प ट्रॉएन्स्की द्वारा 1933 में प्रकाशित हुआ" - के। बेल्स्की और डी। यू। पनोव जल्द ही, कॉपीराइट प्रमाण पत्र प्रकाशित किया गया था, जिसमें से डिवाइस का एक बहुत ही मूल तकनीकी समाधान दिखाई दे रहा था।







परियोजना में, ट्रॉयंस्की की मशीन एक झुकी हुई सतह के साथ एक मेज थी, जिसके सामने एक कैमरा लगा था, एक टाइपराइटर के साथ। टाइपराइटर के कीबोर्ड में साधारण कुंजियाँ होती थीं, जिससे रूपात्मक और व्याकरणिक जानकारी को एनकोड करना संभव हो जाता था। टाइपराइटर और कैमरे की फिल्म के रिबन को एक साथ जोड़ा जाना चाहिए और इसे सिंक्रोनस रूप से फीड किया जाना चाहिए। तालिका की बहुत सतह पर तथाकथित "शब्दावली क्षेत्र" स्थित होना चाहिए था - उस पर छपे शब्दों के साथ एक स्वतंत्र रूप से चलती प्लेट। प्रत्येक शब्द तीन, चार या अधिक भाषाओं में अनुवाद के साथ था। सभी शब्दों को प्रारंभिक रूप में दिया जाना था और ब्लैकबोर्ड पर व्यवस्थित किया गया था ताकि सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले शब्द केंद्र के करीब हों - जैसे कीबोर्ड पर अक्षर। मशीन ऑपरेटर को शब्दकोष और शब्द और उसके अनुवाद की तस्वीर लेने के लिए चाहिए था, जबकि व्याकरण और रूपात्मक जानकारी शब्द से संबंधित टाइपराइटर पर टाइप करना था। परिणाम दो टेप थे: एक बार में कई भाषाओं में शब्दों के साथ और दूसरा उनके लिए व्याकरणिक स्पष्टीकरण के साथ। जब पूरे स्रोत पाठ को इस तरह से टाइप किया जाता था, तो सामग्री देशी वक्ताओं - ऑडिटरों के पास जाती थी, जो दो टेपों की तुलना करते थे और अपनी भाषाओं में ग्रंथों की रचना करते थे। इसके अलावा, सामग्री को उन संपादकों को सौंपना था जो दोनों भाषाओं को जानते थे। उनका कार्य पाठ को साहित्यिक रूप में लाना था।







आविष्कार का मुख्य विचार तीन मुख्य चरणों में अनुवाद प्रक्रिया का विभाजन है (वैसे, आधुनिक शब्दावली में पहला और आखिरी "पूर्व-संपादन" और "पोस्ट-एडिटिंग" कहा जाएगा)। दिलचस्प बात यह है कि अधिकांश समय लेने वाली प्रक्रियाओं (स्रोत पाठ की कोडिंग और इस जानकारी से अन्य भाषाओं में ग्रंथों के संश्लेषण) को केवल ऑपरेटरों से मूल भाषा के ज्ञान की आवश्यकता होती है।



इस प्रकार, अनुवाद पहले प्राकृतिक भाषा और उसके तार्किक रूप के बीच किया गया, फिर दो भाषाओं के तार्किक रूपों के बीच, और उसके बाद लक्ष्य भाषा के तार्किक रूप में पाठ को सत्यापित किया गया और प्राकृतिक रूप में घटा दिया गया। ट्रॉएन्स्की, विज्ञान के इतिहासकार के रूप में, निस्संदेह लीबनिज़ और डेसकार्टेस के सिद्धांतों के बारे में जानते थे, जो कि एक सार्वभौमिक भाषा और अनुवाद के माध्यम से इंटरलायर्स के निर्माण के बारे में थे। उनके द्वारा प्रस्तावित तकनीक इन सिद्धांतों के प्रभाव का पता लगाती है। इसके अलावा, ट्रॉएन्स्की एक ज्योतिषी थे, और उन्होंने व्याकरण के आधार पर सूचनाओं के कोडन के लिए एक प्रणाली का निर्माण किया (जो बाद में उन्हें राजनीतिक कारणों से छोड़ने के लिए मजबूर किया गया था)।



क्या विशेष रूप से दिलचस्प है, पहले से ही चालीसवें दशक में ट्रॉयन्स्की ने "आधुनिक संचार प्रौद्योगिकियों पर आधारित एक शक्तिशाली अनुवाद उपकरण" बनाने की संभावनाओं पर विचार किया। हालांकि, अपने जीवनकाल के दौरान, आविष्कारक के विचारों को अकादमिक समुदाय द्वारा बहुत संदेह के साथ मुलाकात की गई और बाद में भुला दिया गया। सोवियत संघ में मशीनी अनुवाद पर काम शुरू करने से पहले ट्रोजन की मृत्यु 1950 में हुई थी। अंग्रेजी मशीन अनुवाद शोधकर्ता जॉन हचिन्स का मानना ​​है कि अगर ट्रॉयन्स्की के योगदान को भुलाया नहीं गया, तो उनकी अनुवाद मशीन के सिद्धांत BESM में पहले प्रयोगों का आधार बनेंगे, और यह आविष्कारक को वॉरेन वेवर के साथ मशीन अनुवाद के "पिता" के रैंक में डाल देगा। लेकिन, दुर्भाग्यवश, इतिहास का कोई वशीकरण नहीं है।



अस्सी के दशक में तेजी से आगे बढ़ा। ALPAC के बाद, कोई भी नहीं बल्कि सबसे हताश उत्साही लोगों को मशीन अनुवाद करने की गंभीर इच्छा थी। हालांकि, जैसा कि अक्सर होता है, व्यवसाय प्रगति का इंजन बन गया है। साठ के दशक के उत्तरार्ध में, दुनिया के वैश्वीकरण की दिशा पहले से ही स्पष्ट थी। अंतर्राष्ट्रीय कंपनियों को एक ही समय में कई देशों में करीबी व्यापार संपर्क बनाए रखने की तत्काल आवश्यकता का सामना करना पड़ा। 1980 के दशक में, दस्तावेज़ों और समाचारों के त्वरित अनुवाद के लिए प्रौद्योगिकी की व्यापार मांग में वृद्धि हुई: और फिर मशीन अनुवाद "खुला" था। यूरोपीय आर्थिक समुदाय, भविष्य का यूरोपीय संघ, बहुत पीछे नहीं था - 1976 में, SYSTRAN , इतिहास का पहला वाणिज्यिक मशीन अनुवादक, इस संगठन में सक्रिय रूप से उपयोग किया गया था। भविष्य में, यह प्रणाली किसी भी स्वाभिमानी अंतर्राष्ट्रीय कंपनी: जनरल मोटर्स, डॉर्नियर और एयरोस्पेसियाल का लगभग अनिवार्य अधिग्रहण बन गई। जापान एक तरफ भी नहीं खड़ा था: पश्चिम के साथ काम की बढ़ती मात्रा ने इस क्षेत्र में अपने विकास का संचालन करने के लिए बड़े जापानी निगमों को मजबूर किया। सच है, ज्यादातर मामलों में, वे (सिस्टरन की तरह) किसी भी तरह से नियम-आधारित प्रणालियों के रूपांतर थे, उनकी प्रसिद्ध "जेनेरिक" चोटों के साथ - अस्पष्ट शब्दों, गृहणियों और मुहावरेदार अभिव्यक्तियों के साथ सही ढंग से काम करने में असमर्थता। इस तरह की प्रणालियां बहुत महंगी भी थीं, क्योंकि शब्दकोशों के निर्माण के लिए पेशेवर भाषाविदों के एक बड़े कर्मचारी के काम की आवश्यकता होती है, साथ ही साथ अनम्यता - आवश्यक विषय क्षेत्र के लिए अनुकूलन काफी महंगा काम था, नई भाषा का उल्लेख नहीं करना। शोधकर्ताओं ने अभी भी उन प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित करना पसंद किया जो नियमों का उपयोग करते थे, साथ ही साथ अर्थ, सिंटैक्टिक और मॉर्फोलॉजिकल विश्लेषण।



1990 के दशक में मशीन अनुवाद का एक नया युग शुरू हुआ। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि औपचारिक रूप से वर्णन करने के लिए प्राकृतिक भाषा बहुत कठिन है, और जीवित पाठ के लिए औपचारिक विवरण लागू करना और भी अधिक कठिन है। यह बहुत कठिन और संसाधन-गहन कार्य था। अन्य तरीकों की तलाश करना आवश्यक था।



हमेशा की तरह, जब समस्या लगभग अघुलनशील लगती है, तो परिप्रेक्ष्य को बदलना उपयोगी होता है। आईबीएम दृश्य पर फिर से दिखाई दिया, जिसमें से एक अनुसंधान टीमों ने कैंडिड नामक एक सांख्यिकीय मशीन अनुवाद प्रणाली विकसित की। विशेषज्ञों ने सूचना सिद्धांत के दृष्टिकोण से मशीन अनुवाद की समस्या का सामना किया। मुख्य विचार तथाकथित चैनल की अवधारणा थी जिसमें त्रुटियों (शोर चैनल) था। त्रुटियों के साथ चैनल मॉडल भाषा ए में पाठ को किसी अन्य भाषा में एन्क्रिप्टेड पाठ के रूप में मानता है। और अनुवादक का कार्य इस पाठ को डिक्रिप्ट करना है।



एक अजीब चित्रण का सहारा लेते हैं। एक ऐसे अंग्रेज की कल्पना कीजिए, जो फ्रांसीसी पढ़ रहा है और वह इसका अभ्यास करने के लिए फ्रांस आया है। ट्रेन पेरिस में पहुंची, और हमारे नायक को गारे डू नॉर्ड स्टेशन पर एक सामान कमरा खोजने की आवश्यकता है। एक असफल खोज के बाद, वह अंततः एक यादृच्छिक राहगीर की ओर मुड़ता है और, अग्रिम में अंग्रेजी में वाक्यांश पर विचार करने के बाद, उसे फ्रेंच में पूछता है कि क्या वह जानता है कि बाएं सामान कार्यालय को कहां खोजना है। प्रचलित अंग्रेजी वाक्यांश, जैसा कि यह था, "विकृत" है और फ्रेंच में एक वाक्यांश में बदल जाता है। दुर्भाग्य से, एक राहगीर एक अंग्रेज है, और फ्रेंच को काफी खराब जानता है। वह वाक्यांश के अर्थ को पुनर्स्थापित करता है, फ्रांसीसी में अपने ज्ञान की मदद से बहाल करने की कोशिश कर रहा है और एक अनुमानित विचार है कि उसके वार्ताकार का सबसे अधिक मतलब क्या है - अर्थात्, इसे और अधिक सरलता से कहने के लिए, वह अनुमान लगाने की कोशिश करता है कि वह किस अंग्रेजी वाक्यांश का इरादा रखता है।



आईबीएम कर्मचारियों ने सिर्फ फ्रेंच और अंग्रेजी के साथ काम किया: अनुसंधान टीम के हाथों में कनाडाई सरकार के प्रसार से समानांतर दस्तावेजों की एक बड़ी संख्या थी। शोधकर्ताओं ने अपने अनुवाद मॉडल का निर्माण इस प्रकार किया: दो भाषाओं में एक निश्चित लंबाई के शब्दों के सभी संयोजनों के लिए एकत्र की गई संभावनाएं और इनमें से प्रत्येक संयोजन के लिए संभाव्यताएं किसी अन्य भाषा में संयोजन के अनुरूप हैं।



इसके अलावा, ई का सबसे संभावित अनुवाद, उदाहरण के लिए, अंग्रेजी में, उदाहरण के लिए, फ्रेंच वाक्यांश f, को इस प्रकार परिभाषित किया जा सकता है:







जहां ई मॉडल में सभी अंग्रेजी वाक्यांश हैं। जैसा कि एक अंग्रेज ने अपने हमवतन के विचारों का अनुमान लगाने की कोशिश की, एल्गोरिथ्म अंग्रेजी में सबसे अक्सर वाक्यांश को खोजने की कोशिश करता है, जो कि फ्रांसीसी वाक्यांश के उच्चारण पर संभावित रूप से कल्पना की जा सकती है के साथ कम से कम कुछ करना होगा।



यह सरल दृष्टिकोण सबसे प्रभावी निकला। आईबीएम ने किसी भी भाषाई नियमों को लागू नहीं किया, और वास्तव में, लगभग कोई भी समूह में फ्रेंच भाषा नहीं जानता था। इसके बावजूद, कैंडाइड ने काम किया, और क्या अधिक है, इसने बहुत अच्छा काम किया! अध्ययन के परिणाम और प्रणाली की समग्र सफलता मशीन अनुवाद के क्षेत्र में एक वास्तविक सफलता थी। और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि कैंडीड अनुभव ने यह साबित किया है कि अनुवाद के नियमों को तैयार करने के लिए प्रथम श्रेणी के भाषाविदों का एक महंगा स्टाफ होना आवश्यक नहीं है। इंटरनेट के विकास ने अनुवाद और भाषा के बड़े मॉडल बनाने के लिए आवश्यक बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच प्रदान की है। शोधकर्ताओं ने अनुवाद एल्गोरिदम को विकसित करने, समानांतर ग्रंथों के मामलों को इकट्ठा करने और विभिन्न भाषाओं में वाक्यों और शब्दों को संरेखित करने पर अपने प्रयासों को केंद्रित किया है।



इस बीच, सांख्यिकीय मशीन अनुवाद औद्योगिक विकास के चरण में था और धीरे-धीरे इंटरनेट उपयोगकर्ताओं तक पहुंच गया, नियम-आधारित सिस्टम ऑनलाइन अनुवाद बाजार पर हावी हो गए। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि - नियम-आधारित अनुवाद इंटरनेट से बहुत पहले दिखाई दिया और डेस्कटॉप कंप्यूटर के लिए कार्यक्रमों के साथ आम जनता के लिए आगे बढ़ना शुरू हुआ, और, थोड़ी देर बाद, पोर्टेबल (हथेली के आकार और हाथ में) डिवाइस। ऑनलाइन उपयोगकर्ताओं के लिए संस्करण केवल 90 के दशक के मध्य में दिखाई दिए और सबसे अधिक इस्तेमाल किया जाने वाला परिचित सिस्टरान था। 1996 में, यह इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हो गया - सिस्टम ने आपको छोटे ग्रंथों का ऑनलाइन अनुवाद करने की अनुमति दी। इस विकास के तुरंत बाद, सिस्ट्रन ने बाबेलफिश सेवा शुरू करते हुए, अल्टविस्टा सर्च इंजन का उपयोग करना शुरू कर दिया, जो 2012 तक याहू के हिस्से के रूप में सफलतापूर्वक बच गया। 1998 में एक वेब एप्लिकेशन के रूप में दिखाई देने और रनेट में तेजी से लोकप्रिय होने के कारण, PROMT-online ने अपनी तकनीकों का उपयोग किया, लेकिन इसने नियम-आधारित मशीन अनुवाद प्रतिमान में भी काम किया।



सांख्यिकीय ऑनलाइन अनुवाद के पायनियर Google ने 2007 में केवल अनुवाद सेवा का पहला संस्करण लॉन्च किया, लेकिन दुनिया भर में बहुत तेज़ी से लोकप्रियता हासिल की। अब सेवा 70 से अधिक भाषाओं के लिए न केवल अनुवाद प्रदान करती है, बल्कि त्रुटि सुधार, स्कोरिंग, आदि जैसे कई उपयोगी उपकरण भी हैं ... इसके बाद Microsoft से एक बहुत लोकप्रिय, लेकिन काफी शक्तिशाली और सक्रिय रूप से ऑनलाइन अनुवादक विकसित करना है, और अधिक के लिए अनुवाद पेश करता है। 50 भाषाओं की तुलना में। 2011 में, Yandex.Translation दिखाई दिया, जो अब 40 से अधिक भाषाओं का समर्थन करता है और टाइपिंग को सरल बनाने और अनुवाद की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए विभिन्न प्रकार के उपकरण प्रदान करता है।



Yandex.Translation का इतिहास 2009 की गर्मियों में शुरू हुआ, जब Yandex ने सांख्यिकीय मशीन अनुवाद के क्षेत्र में शोध शुरू किया। यह सब सांख्यिकीय अनुवाद की खुली प्रणालियों के प्रयोगों के साथ शुरू हुआ, समानांतर दस्तावेजों की खोज के लिए प्रौद्योगिकियों के विकास और परीक्षण प्रणालियों के निर्माण और अनुवाद की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के साथ। 2010 में, उन्होंने अनुवाद मॉडल के निर्माण के लिए अत्यधिक कुशल अनुवाद एल्गोरिदम और कार्यक्रमों पर काम शुरू किया। 16 मार्च, 2011 को, Yandex.Translation सेवा का एक सार्वजनिक बीटा संस्करण दो भाषा जोड़े: अंग्रेजी-रूसी और यूक्रेनी-रूसी के साथ लॉन्च किया गया था। दिसंबर 2012 में, iPhone के लिए एक मोबाइल एप्लिकेशन दिखाई दिया, छह महीने बाद एंड्रॉइड के लिए एक संस्करण और छह महीने बाद विंडोज फोन के लिए एक संस्करण।



यहां हम कहानी के शुरुआती बिंदु पर लौटते हैं - ऑफ़लाइन अनुवाद का आगमन। याद रखें कि सांख्यिकीय मशीन अनुवाद मूल रूप से असीमित रैम संसाधनों के साथ शक्तिशाली सर्वर प्लेटफार्मों पर काम करने के लिए विकसित किया गया था। लेकिन इतना समय पहले नहीं, विपरीत दिशा में एक आंदोलन शुरू हुआ - स्मार्टफोन के लिए कॉम्पैक्ट एप्लिकेशन में शक्तिशाली सर्वर अनुप्रयोगों का प्रसंस्करण। दो साल पहले, विंडोज फोन के लिए बिंग ट्रांसलेटर एप्लिकेशन ने इंटरनेट कनेक्शन के बिना काम करना सीखा, और 2013 में, Google ने एंड्रॉइड प्लेटफॉर्म पर एक पूर्ण-पाठ ऑफ़लाइन अनुवाद लॉन्च किया। Yandex ने इस दिशा में भी काम किया, और अब iOS के लिए Yandex.Translation मोबाइल एप्लिकेशन में, पहले ऑफ़लाइन शब्दकोश, और अब पूर्ण-पाठ अनुवाद का उपयोग करना संभव हो गया। पहले एक मेनफ्रेम प्रणाली के साथ एक मंजिल की आवश्यकता थी, और फिर दर्जनों गीगाबाइट रैम के साथ एक शक्तिशाली सर्वर, आज एक जेब या पर्स में फिट बैठता है और स्वायत्त रूप से काम करता है - रिमोट सर्वर तक पहुंच के बिना। ऐसा अनुवादक काम करेगा जहाँ अभी तक कोई इंटरनेट नहीं है - बादलों के ऊपर, समुद्र के नीचे और अंतरिक्ष में भी बीस हजार लीगों में।



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