Нельзя быть полностью довольным своей клавиатурой. Кажется, абсолютное большинство людей недолюбливает этот инструмент и мечтает печатать быстрее. Особенно достаётся клавиатурам мобильных устройств: в набранных с их помощью текстах в два-три раза больше ошибок, чем при десктопном вводе. Неудивительно: попробуй попади с первого раза по всем нужным кнопкам, когда они такие маленькие и никак не отделены друг от друга тактильно. А если ещё и печатать на ходу?

На связи Антон Дворкович. Вы можете помнить меня по постам о тонкостях чувашского языка и технологиях машинного перевода. Почему сегодня я рассказываю о Клавиатуре? Потому что в её основе — технологии и опыт Яндекс.Переводчика. Именно они помогают пользователям меньше ошибаться и печатать быстрее.

Из этой статьи вы узнаете не только о «классическом» подходе к исправлению опечаток с помощью подсказок и автокорректора, но и о динамической сетке, которая позволяет исправлять ошибки ещё до того, как человек их совершит.

В одной только России насчитывается более сотни языков, многие из которых являются родными для десятков и сотен тысяч человек. Причем часть из них ограничена в употреблении или даже находится на грани исчезновения. Машинный перевод мог бы помочь в сохранении этих языков, но для этого надо решить главную проблему всех подобных систем – отсутствие примеров для обучения.

Яндекс работает над технологией машинного перевода с 2011 года, и сегодня я расскажу о нашем новом подходе, благодаря которому становится возможным создать переводчик для тех языков, для которых ранее это было сделать затруднительно.



Правила против статистики

Машинный перевод, то есть автоматический перевод с одного человеческого языка на другой, зародился в середине прошлого века. Точкой отсчета принято считать Джорджтаунский эксперимент, проведенный 7 января 1954 года, в рамках которого более 60 фраз на русском языке были переведены компьютером на английский. По сути, это был вовсе и не эксперимент, а хорошо спланированная демонстрация: словарь включал не более 250 записей и работал с учетом лишь 6 правил. Тем не менее результаты впечатлили публику и подстегнули развитие машинного перевода.