Яндекс.Переводчик теперь может переводить текст в эмодзи и обратно. Обновление доступно для всех языков, представленных в сервисе: от английского и русского до эльфийского и эсперанто. О нововведении сообщается в пресс-релизе, поступившем в редакцию N + 1.
Классическая модель машинного перевода работает благодаря анализу большого количества данных из параллельных корпусов: в нем представлены тексты как на исходном, так и на целевом языке. При отсутствии необходимых данных (как в случае с малыми или искусственными языками) применяются другие методы: например, данные о грамматике других, родственных языков. В случае с эмодзи задача машинного переводчика осложняется тем, что нет точной информации о том, как именно переводится тот или иной знак: так, невозможно точно определить, как именно переводится «🙄». У языка эмодзи также нет известной грамматики: если существительные переводятся достаточно легко, то с другими частями речи могут возникнуть проблемы. Тем не менее, смысл отдельных знаков обработать можно — и именно этому научился Переводчик.
При переводе текста система разбивает его на отдельные слова и фразы и представляет в виде векторов в соответствии с их смыслом: в таком же виде представлены и сами эмодзи. Затем система сопоставляет два вектора и выдает пользователю результат с максимально совпадающими векторами. В качестве базового языка при переводе сервис использует английский — и затем переводит на все остальные языки.
Переводчик хорошо работает на отдельных небольших предложениях, но пока что испытывает трудности с большими текстами.
Нововведение Яндекса — не первый сервис, позволяющий переводить эмодзи. Так, существует также Decodemoji: он, однако, владеет только английским, а обратный перевод с естественного языка на пиктограммы пока что недоступен.
Елизавета Ивтушок
Средняя частота ошибок составила 29 процентов
Французские исследователи разработали неинвазивный интерфейс для декодирования набираемого на клавиатуре текста по активности головного мозга. Для сбора данных используются магнитоэнцефалография и электроэнцефалография. За преобразование сигналов головного мозга в последовательности символов отвечает созданная исследователями нейросетевая модель Brain2Qwerty. Лучшие результаты получились при использовании магнитоэнцефалографии. Средняя частота ошибок в символах при использовании этого метода оказалась на уровне 29 процентов, против 65 процентов у ЭЭГ. Статья с результатами опубликована в журнале Nature Neuroscience.