Mashina tarjimasi turlari va ularning qiyosiy tahlili

Adabiyotlar sharhi
Mashina tarjimasi boy tarixga ega bo‘lib, yillar davomida uning rivojlanishiga bir qancha olim va tadqiqotchilar hissa qo‘shgan. Warren Weaver amerikalik olim va matematik 1949-yilda nashr etilgan mashhur memorandumda “mashina tarjimasi” atamasini qo‘llagan ilk olim deb hisoblanadi[1]. “Tarjima” deb nomlangan ushbu memorandumda kompyuterlar yordamida tarjima jarayonini avtomatlashtirishning qiyinchiliklari va imkoniyatlari ko‘rsatilgan. Amerikalik kompyuter olimi va elektrotexnika muhandisi Piter Zade va Paul Garvin 1954-yilda Georgetown-IBM eksperimentini [2] o‘tkazdi va ushbu tajriba IBM 701 kompyuteridan foydalangan holda mashina tarjimasi bo‘yicha eng dastlabki urinishlardan biri edi. 1950-yillarning oxiri va 1960-yillarning boshlarida IBM tadqiqotchilari guruhi, jumladan Leon Dostert [1], Uilyam N.Lokk va boshqalar turli xil mashina tarjimasi loyihalari ustida ishladilar va dastlabki tizimlar va metodologiyalarning rivojlanishiga hissa qoʻshdilar.
Piter Toma va J. L. Delkroix tomonidan 1968 yillarning boshlarida ishlab chiqilgan SYSTRAN [3] tizimi ilk samarali mashina tarjima tizimlaridan biri edi. Sovuq urush davrida ingliz va rus tillari o‘rtasida tarjimalarni taqdim etish uchun keng qo‘llanilgan. 1990-yillarning oʻrtalarida IBM tadqiqotchilari 1-dan 5-gacha boʻlgan IBM Modellari deb nomlanuvchi bir qator statistik mashina tarjimasi modellarini taqdim etdilar[4]. Bu modellar, ayniqsa Model 4 va Model 5, katta ahamyatga ega boʻldi va statistik MTning keyingi rivojlanishi uchun zamin yaratdi.
Google Translate rasmiy ravishda 2006-yil 28-aprelda ishga tushirilgan[5]. U asosan Neyron Mashina Tarjimasi(NMT)dan foydalanishga o‘tgan bo‘lsa-da, u ilgari Statistik Mashina Tarjimasi(SMT)dan foydalangan. Google Translate dastlab statistik modellarga tayangan bo‘lsada tarjima sifatini yaxshilash uchun NMT ga oʻtdi. Google Neural Machine Translation (GNMT) — 2016- yilda Google tomonidan ishlab chiqilgan ilgʻor mashina tarjimasi tizimi boʻlib, tarjima sifati va ravonligini yaxshilash uchun neyron tarmoqlar va Deep Learning usullaridan foydalanadi.

1-rasm Mashina Tarjimasining qisqacha taraqqiyot bosqichi
Metodologiya
Mashina tarjimasi turlari texnologiya, maʼlumotlar, model arxitekturalari, til juftliklari, moslashtirish imkoniyatlari, mavjud resurslar, foydalanish holatlari va maqsadlari, sifat tezligi, tadqiqot tendentsiyalari va foydalanuvchilarning fikr-mulohazalaridagi oʻzgarishlardan kelib chiqqan holda farqlanadi. Ushbu farqlar foydalanuvchilarga o‘ziga xos ehtiyojlari va imkoniyatlariga mos mashina tarjimasi yondashuvini tanlash imkonini beradi. Mashina yordamida tarjima qilish tizimlarining to‘rt turi mavjud bo‘lib:

• 
  Qoidalarga asoslangan mashina tarjimasi (RBMT)
  
• 
  Misollarga asoslangan mashina tarjimasi(EBMT)
  
• 
  Statistik mashina tarjimasi (SMT)
  
• 
  Neyron mashina tarjimasi (NMT)
  

Ushbu maqolada biz yuqorida keltirilgan MTlarini va ularning ishlash bosqichlarini batafsil ko‘rib chiqamiz.