Masintõlge

**Masintõlge** (ka automaattõlge, raaltõlge) on arvutilingvistika haru, mis uurib võimalusi tõlkida tarkvara abil teksti või kõnet ühest loomulikust keelest teise.

Kõige elementaarsemal tasemel asendab masintõlge ühe keele sõnad teise keele omadega, kuid sellest ei piisa heaks tõlkeks, sest tuleb tunda ära terved fraasid ja leida neile teises keeles vasted. Sellele probleemile lahenduste otsimine korpuslingvistika ja statistika vahenditega on kiirelt arenev ala, mis viib paremate tõlgeteni, tegeldes eripäradega keeletüpoloogias ja idioomide tõlkes ning keeleliste anomaaliate tuvastamisega.

Tänapäevast masintõlketarkvara võib sageli kohandada valdkonna järgi (näiteks ilmateated). See tehnika on eriti tõhus valdkondades, kus kasutatakse formaalset keelt. Nii on masintõlge sobilikum tehniliste ja juriidiliste tõlgete tarbeks kui kõnekeele või vähem standardiseeritud tekstide korral.

## Ajalugu
* 1629 – René Descartes pakub välja universaalkeele
* 1951 – esimene valdkonna teadlane Yehosha Bar-Hillel alustab uuringuid MIT-s
* 1954 – Georgetown-IBM süsteemi avalik demo, kus demonstreeritakse automaatset tõlget vene keelest inglise keelde
* 1956 – esimene masintõlke konverents Londonis
* 1966 – ALPACI aruanne leiab, et masintõlge ei ole end õigustanud. Valdkonna rahastus peatatakse USA valitsuse poolt
* 1991 – Harkovi Ülikool annab välja esimese ärilise masintõlkesüsteemi vene-inglise-saksa-ukraina keelte jaoks
* 1997 – AltaVista Babelfish hakkab pakkuma veebis lühikeste tekstide tasuta tõlkimist
* 2007 – Google Translate hakkab reeglipõhise tõlke asemel kasutama statistilisi meetodeid
* 2017 – Google'i uurijad pakkusid välja transformerite kasutamise masintõlkes
* 2022 – OpenAI lasi välja süvaõppel põhineva suure keelemudeli GPT-3

## Tõlkeprotsess
Inimtõlkeprotsessi saab kirjeldada kui esmalt lähteteksti tähenduse dekodeerimist ning seejärel selle tähenduse kodeerimist sihtkeelde. Sellise lihtsa kirjelduse taga toimub väga keeruline kognitiivne protsess: kogu tekst tuleb analüüsida, mis vajab väga sügavat teadmist grammatikast, semantikast, süntaksist, idioomidest jne. Seega peaks arvuti tekstist sama hästi aru saama nagu inimene.
Hetkel ei ole see tehnoloogiliselt võimalik ning ükski automaattõlke meetod ei suuda inimese abita toota kvaliteetset väljundit. Parim, mida arvuti suudab teha, on anda üldine aimdus teksti sisust. Paljude praktiliste rakenduste jaoks, kus ei pruugi inimtõlget isegi vaja minna, on see täiesti piisav.

## Lähenemisviisid
### Otsetõlge
Otsetõlke puhul koostatakse kahe keele vahel sõnastik ning kasutatakse seda iga sõna tõlkimiseks.

### Ülekanne
Ülekandemeetodi puhul on sõnastikus vaid algvormid. Tõlkeprogramm teostab sisendil morfoloogilist analüüsi ning kasutab selle tulemusi koos lisareeglitega uude keelde tõlkimiseks.

### Interlingvistiline
Tõlgitav tekst tõlgitakse esmalt vahekeelde ning alles seejärel sihtkeelde. Mida rohkem keeli on vahekeelega liidestatud, seda võimekam selline tõlkesüsteem on.
	
### Statistiline tõlge
Statistiline masintõlge kasutab kakskeelseid lähtekorpuseid, kus sama tekst on esitatud mõlemas keeles. Nende tekstide põhjal koostab tarkvara statistilise mudeli, mida kasutada seni veel nägemata tekstide jaoks.

## Hetkeprobleemid
### Tähenduse mitmesus
See probleem tekib siis, kui ühel sõnal on rohkem kui üks tähendus. Tänapäeval lahendatakse probleemi kahel moel: "madala" ja "sügava" lähenemise abil. "Madala" lähenemise puhul ei eeldata sõna kohta eelteadmist, vaid uuritakse ümbritsevaid sõnu statistiliste meetodite abil. "Sügava" lähenemise puhul eeldatakse suurt eelteadmust antud sõna kohta.

### Mittestandardne keel
Kõnekeelest või kõnekeelde tõlkimise puhul on see eriti suur probleem reeglipõhise tõlke puhul, kuna vaikimisi ei kasuta reeglipõhine tõlge väljaspool keelenorme olevaid allikaid.

### Nimeüksused
Nimeüksuste all mõistetakse nii isikuid, kohti ja ettevõtteid kui ka aja, ruumi ja koguse väljendusi. Nimeüksused põhjustavad probleeme just statistiliste meetodite kasutamisel, kuna neid ei pruugi lähteallikates piisavalt tihti esineda.

## Vaata ka
*Esperanto
*Google Translate
*Reeglipõhine masintõlge
*Statistiline masintõlge
*Tehisintellekt
*Tehiskeel

## Viited

## Välislingid
* Riiklik programm "Eesti keele keeletehnoloogiline tugi (2006-2010)", Masintõlge I
* 13. märts 2009, Katse: veebimasin tõlgib, kuid läbi häda, maaleht.ee
* 16. mai 2011, Daniel Vaarik, Kuidas masintõlge muudab pilti Eestist? 
* Kaalep, H.-J., Koit, M. Kuidas masin tõlgib Keel ja Kirjandus 10, 2010, lk 726-738 http://keeljakirjandus.eki.ee/726-738.pdf
*Raido Vahtra, Masintõlge: minevik, olevik, tulevik