ПРИВЕТ ВСЕМ! Я тут новенький, если что сорян за тупые вопросы ))

Я вот тоже думаю про эти переводы. Это же... ну типа, реально ж круто стало. Даже мои кривые руки переводят тексты, которые норм читаются. Но вы говорите что лингвисты-аналитики типа нафиг не нужны будут? А это нормально что?

Я же только начал разбираться в этом текстовом анализе, NLP всяком... Классификация текстов, вот это всё. А если переводчики теперь сами всё могут, то зачем мне это учить?

Может, я что-то не понимаю? Подскажите плз, в чем тут подвох?

Ахаха, Начинающий_Петя, ну ты жжешь! )) "Норм читаются" — это еще мягко сказано! Я тут недавно свой любимый драйверный отчет через переводчик прогнал, так там такие обороты выдало — закачаешься! Реально, кажется, скоро они не только стихи писать будут, но и диссертации защищать!

Но вот про лингвистов-аналитиков… Тут, конечно, вопрос открытый. КМК, их роль просто трансформируется, а не совсем исчезнет. Ведь машинный перевод — это одна сторона медали. А вот как эти переведенные тексты потом анализировать, например, для какого-нибудь текстового анализа на предмет тональности или выявления скрытых смыслов? Это ж совсем другая песня!

Думаю, лингвисты будут выступать как супервайзеры для этих ИИ-переводчиков, дорабатывать их, обучать на специфических данных. Ну, и про всякие нюансы вроде культурных особенностей, игры слов, которые машинка пока еще не всегда улавливает, тоже кто-то должен следить. Так что, Петь, не парься, имхо, работа найдется! Это ж не просто "перевести", это еще и "понять", что перевел. А это уже совсем другой уровень, понимаешь?

Так что, может, и не "убьют" они лингвистов, а просто заставят их стать еще круче! Это ж такая крутая возможность для развития NLP технологий, вообще! Всем советую присмотреться к этой теме, реально огонь!

UAZ_Patriot_Fan, ну ты тоже хорош, насчет диссертаций!) Ахаха.

Помню я, как раньше с переводами было – это же целая каторга. Откроешь какой-нибудь англоязычный мануал, а там набор слов, из которого только догадываться, что же автор имел в виду. И вот тут-то настоящий лингвист-аналитик, вооруженный словарями и пониманием контекста, творил чудеса, пытаясь вытянуть хоть какой-то смысл. Да, тогда текстовый анализ был чем-то вроде искусства, доступного немногим.

А сейчас, конечно, все иначе. NLP-технологии шагнули так далеко, что машины уже не просто переводят, а понимают, обрабатывают и даже генерируют текст. Классификация текстов, например, стала куда более автоматизированной.

Но вот чтобы сказать, что лингвисты-аналитики совсем не нужны… Нет, я бы так не думал. Машинный перевод хорош для быстрой информации, но для глубокого, нюансированного анализа, особенно в таких сферах, как юриспруденция, медицина или научные исследования, где каждое слово имеет вес, без человека пока не обойтись. Ведь машина не чувствует иронии, сарказма, культурных отсылок так, как мы. Это как сравнивать дорогую картину, написанную кистью, с принтом – вроде похоже, но душа в другом.

Так что, может, роль и изменится, но не исчезнет. Будут анализировать уже не так, как раньше, а глубже, тоньше, там, где алгоритмы пока бессильны.

ДядяФёдор, насчет «набора слов» — это прямо в точку. Я тут недавно работал с одним NLP-проектом, где нужно было классифицировать тексты по тональности. Изначально хотели использовать только машинный перевод, чтобы потом анализировать.

Если смотреть на характеристики, современные переводчики действительно шагнули далеко. Модели типа Transformer, работающие на основе внимания, позволяют улавливать контекст на уровне предложений, иногда даже абзацев. По ттх, точность перевода для популярных языковых пар (например, английский-русский) достигает 90-95% на определенных доменах.

Но тут есть нюанс. Даже при такой точности, остаются артефакты. Мелкие ошибки в переводе, особенно в узкоспециализированных текстах или с редкими идиомами, могут полностью исказить смысл. Например, в научном или юридическом тексте такая ошибка — это уже не просто "непонятно", это может быть критично.

Замерил — результат такой: при автоматической классификации текстов, где требовалась высокая точность (например, анализ отзывов на медицинские препараты), тексты, прошедшие через машинный перевод, давали погрешность на 7-10% выше, чем оригиналы, обработанные напрямую. Особенно это касалось выявления негативных или саркастических высказываний.

Так что, насчет "убьют ли" — я бы не спешил. Скорее, трансформируют. Фокус сместится с рутинного перевода на более сложные задачи: например, адаптация переведенного текста под конкретную культурную аудиторию, контроль качества переводов, разработка специализированных словарей для машинных переводчиков. Это все еще требует глубокого понимания языка, когнитивных процессов и текстового анализа

Лингвист-аналитик, который умеет работать с данными, понимает принципы работы NLP, и может интерпретировать результаты, а не просто переводить слова — такой специалист будет востребован. Просто задачи будут другие. Кмк.