В процессе собственной эволюции системы автоматического машинного перевода прошли несколько этапов. Первые полноценные системы, способные осуществлять перевод, работали на основе морфологии и синтаксиса (а также некоторой семантики) естественных языков.
Подобны системы осуществляли полный разбор предложения на исходном языке, а затем из полученной информации выстраивали предложение на результирующем языке в соответствии с его морфологией и синтаксисом. Ресурсозатратность подобных систем затрудняло их массовое использование. Точность перевода также была не высока.
Обучение системы каждому новому языку могло занимать годы и не давать результата. С развитием вычислительной техники и последующим появлением огромных объемов текстовых данных в электронном виде стало возможным создавать системы автоматического машинного перевода, работающие на языковых парах слов и словосочетаний.
Пример англо-русской пары: . Такой подход позволял ставить в соответствие каждому слову или словосочетанию на исходном языке слово или словосочетание на результирующем языке, а затем из полученных элементов «склеивать» предложение. Сегодня такие системы известны под общим названием Phrase-Based Machine Translation (PBMT). Подобный подход преобладал в мире до тех пор, пока в компании Google не решили попробовать использовать нейросеть типа Seq2Seq для улучшения качества перевода. Так началась эпоха (с 2016-го г.) систем с общим наименованием Neural Machine Translation (NMT), о которых и пойдет речь.
10 глупых вопросов СИНХРОННОМУ ПЕРЕВОДЧИКУ
Рис. 1. Сравнительные результаты перевода человеком, Google NMT и PBMT.
Одним из наиболее существенных результатов технологий искусственного интеллекта являются системы автоматического перевода. Современные технологии машинного перевода функционируют на базе нейронных сетей типа Seq2Seq (от англ. Sequence-to-Sequence), обучаясь на огромных массивах данных с использованием мощных графических вычислителях.
Как выглядят обучающие данные
Как же выглядят данные для обучения нейросети? В качестве источника данных для обучения нейронных сетей типа Seq2Seq для машинного перевода используются двуязычные параллельные корпуса текстов. Данные корпуса представляют собой огромные массивы пар предложений, по одному на каждый язык. Примером является пара: ”Меня зовут Алекс” — ”My name is Alex”.
Откуда берутся данные
Двуязычные параллельные корпуса текстов должны содержать миллионы таких пар. Откуда же берутся данные? Обычно параллельные корпуса текстов формируются вручную или автоматически благодаря статьям, книгам и их переводам. Однако, существует достаточно большое количество готовых параллельных корпусов текстов, в том числе и англо-русских.
В каком виде подаются данные на вход
Как же подать слово на вход нейронной сети? Отличительной особенностью современных технологий ИИ в задачах обработки текста является представление слова не в качестве набора знаков, а в виде векторного представления (от англ. Word Embedding). Обычно векторное представление слова является моделью его дистрибутивной семантики, формируемой на основе Skip-gram или CBOW нейросетей.
Архитектура нейросети Seq2Seq
Что собой представляет Seq2Seq нейросеть? Допустим, мы хотим научить нашу сеть переводить предложения с английского на русский язык. Тогда на вход нейронной сети поступают предложения на английском языке, а на выход — на русском. Поскольку каждое из предложений представляет собой последовательность (в нашем случае, последовательность слов), нейросеть Seq2Seq и получила свое название (дословно, «Последовательность в последовательность»). При обучении весовые коэффициенты связей сети корректируются таким образом, чтобы входная последовательность соответствовала выходной.
Рис. 2. Упрощенная архитектура нейросети типа Seq2Seq.
Поскольку количество слов в каждом предложении различно, нейросеть Seq2Seq относится к классу рекуррентных сетей. Рекуррентными называют нейросети, данные на вход которой подаются последовательно, а выход предыдущей итерации используется при вычислении текущего выхода. Рекуррентные сети бывают статические и динамические.
В статических максимальная размерность входной последовательности фиксирована и определяется наперед. В динамических она произвольна. Поскольку длина предложения может составлять от одного до нескольких десятков слов, удобно использовать динамические рекуррентные сети.
Рекуррентные нейросети позволяют отображать зависимость текущего элемента последовательности от предыдущих, однако, в большинстве естественных языков, текущий элемент зависит также и от последующих элементов. Разрешить данную проблему позволяют двунаправленные рекуррентные нейросети. Двунаправленная сеть представляет собой две рекуррентных подсети, первая из которых проходит входную последовательность слева-направо, а вторая — справа-налево. Выходные значения подсетей объединяются.
Перспективные технологии
Несмотря на значительные успехи, задача автоматического машинного перевода не считается полностью решенной, ведь точность перевода лучших систем существенно уступает качеству перевода человеком, особенно для языковых пар типа «английский-китайский», не говоря о языковых парах, для которых нет достаточного объема обучающих данных. Перспективы видятся в моделировании антропоморфных процессов осуществления переводов, иными словами, как перевод осуществляет сам человек, ведь он не обучается переводу на миллионах языковых пар. Таким образом, проблема автоматического машинного перевода с любого языка на любой кроется в проблема создание систем общего искусственного интеллекта, способной, в отличии от Seq2Seq, оперировать знаниями о реальном мире.
Источник: dzen.ru
Реферат: Программы переводчики
Принято считать, что мировая история машинного перевода началась с развитием компьютеров, однако идея создания механизма, способного осуществлять перевод текста с одного языка на другой, появилась еще в первой половине XVII века. Появление компьютеров позволило начать воплощение этих проектов в жизнь.
Современные технологии машинного перевода далеко ушли от первых попыток «научить» компьютер переводить текст. Сегодня системы машинного перевода по праву принадлежат к классу систем искусственного интеллекта, поскольку выполняют отдельные функции интеллекта человека: они конструируют текст на выходном языке на основе входного текста, пользуясь сводом определенных правил, заданных в виде структур данных и алгоритмов.
2. Классификация систем перевода
1. Системы машинного перевода (МП)
Системы машинного перевода — программы, осуществляющие полностью автоматизированный перевод. Главным критерием программы является качество перевода. Кроме этого, для пользователя важными моментами является удобство интерфейса, лёгкость интеграции программы с другими средствами обработки документов, выбор тематики, утилита пополнения словаря. С появлением Internet основные поставщики систем машинного перевода включили в свои продукты Web-интерфейсы, обеспечив при этом их интеграцию с остальным программным обеспечением и электронной почтой, что позволило применять механизмы МП для перевода Web-страниц, электронной корреспонденции и онлайновых разговорных сеансов.
Ассоциации машинного перевода:
На их сайтах можно найти сведения о ежегодных конференциях по проблемам МП, информацию о новейших технологиях перевода, материалы о научных организациях, работающих в области машинного перевода.
Association for Machine Translation in the Americas (AMTA) www.amtaweb.org
The European Association for Machine Translation (EAMT) www.eamt.org
The Association for Computational Linguistics (ACL) www.aclweb.org/
Japan Electronic and Information Technology Industries Association (JEITA)
Международная ассоциация пользователей систем машинного перевода TAUS www.translationautomation.com
2. Системы перевода с функцией Translation Memory (TM)
Предоставляют средства для так называемого Machine Assisted Human Translation (MAHT) — перевода, выполняемого человеком с помощью машины. Первоначальное предназначение систем ТМ — облегчение работы переводчиков при локализации программных продуктов и создании терминологических баз данных, в дальнейшем системы стали развиваться как вспомогательный инструментарий переводчика. Особое внимание уделяется поддержке форматов всевозможных процессоров.
3. Контролируемый язык и машинный перевод на основе базы знаний
В системах на основе контролируемого языка реализован переход от свободного входного языка к контролируемому входному языку. Контроль входного языка предусматривает определённые ограничения лексики, грамматики, семантики. Контролируемый входной язык используется для упрощения выражений исходного текста, чтобы повысить качество перевода.
4. Онлайн переводчики
Службы онлайн перевода выполняют перевод непосредственно в окне Web-браузера, не требуя установки программы-переводчика на компьютер пользователя.
Как правило, существует ограничение на объем вводимого текста. Так же существует различие в количестве языков, на которые переводчик способен переводить и с которых.
Онлайн перевод с Английского – English:
· Компания ПРОМТ Текст 500/2000 знаков, web.
· Україна онлайн Текст 1000 знаков.
· BabelFishTranslation Текст 150 слов, web. Англ.
· Free2Professional Текст 750 слов. Англ.
· Google Переводчик Текст ? слов, web.
· Im Translator Текст 1000 знаков. Англ.
· Pragma он-лайн перевод Текст 1 Кб.
· Systran Текст ~800 знаков, web. Англ.
· WorldLingo Текст ? знаков, web
Онлайн перевод с Украинского – Ukrainian:
· Україна онлайн Текст 1000 знаков.
· Pragma он-лайн Текст 1 Кб.
· ProLingOffice Текст 750 знаков.
· ProLinGOnline Текст 500 знаков.
Коллекция ссылок на онлайн переводчики :
5. Онлайн словари
Существует возможность поиска, есть строка ввода и меню для выбора входного и выходного языка, среди словарей — SDL-TRADOS MultiTerm, Langenscheidt’s New College Dictionary online, ABBYY Lingvo и т.д.
6. Услуги по переводу в Интернете
Практически каждая компания-производитель систем машинного перевода предлагает услуги по переводу. Чаще всего пользователю представляется возможность выбора: получить только машинный перевод, либо машинный перевод с последующим редактированием профессиональным переводчиком, либо перевод, выполненный профессиональным переводчиком. Такого рода сервис можно встретить по адресу http://www.plustranslation.com ( сервис компании Transparent Language). Цена варьируется от 0.01 долларов за слово при машинном переводе до 0.38 при переводе с участием переводчика. Подобныеуслугиестьу SYSTRAN, Lгорячими» клавишами. Lingvo 12 12.0.0.356 (RU)
Lingvo 12 (многоязычная версия). Двенадцатая по счету версия самого популярного продукта компании ABBYY – Lingvo, в очередной раз доказывает, что больше не существует трудностей в переводе с иностранных языков. Предоставляя множество словарей и дополнительные функции, помогающие освоить иностранный язык, Lingvo 12 станет вашим лучшим помощником в переводе.
LingvoOnLine! позволяет переводить слова с английского на русский и обратно с помощью одного из двух сервисов – lingvo.yandex.ru или lingvo.ru.
PROMT Freelance 9.0.410
PROMT Freelance 9.0 – Инструмент для автоматизации процесса перевода текстов, предназначенный для переводчиков, работающих вне офиса. Лингвистический редактор «Переводчик PROMT» – основа PROMT Freelance 9.0, позволяющая выполнить перевод любой сложности. Благодаря обновлению алгоритмов и существенному расширению словарей (в них добавлено более 300000 новых слов) перевод высокого качества можно получить уже при работе с базовым комплексом настроек системы
Promt NET Expert 8.5 Server + Expert 8.5 Giant + 4U 8.5 Giant + Спец. словари
PROMT Expert 8.5 — мощная система для профессионального перевода документов. Интегрируется с профессиональной системой Translation Memory SDL TRADOS 2007, а также встраивается в MS Office 2003-2007, популярные web-браузеры Internet Explorer и FireFox, электронную почту, PDF-документы и ICQ.
GoldenDict 0.9.0 Rus Portable
GoldenDict — cловарь для перевода слов с одного языка на другой. Поддерживает форматы StarDict, Babylon, Lingvo .dsl, dictd, имеет систему морфологии, всплывающее окошко и многое другое. GoldenDict — Удобный в использовании электронный многоязычный словарь с функцией интеграции с онлайн-сервисами.
TranslateIt! 8.0 build 7 ML RUS
TranslateIt! — контекстный англо-русский, русско-английский, немецко-русский и испанско-русский словарь. Ненавязчивого помощника, с помощью которого можно читать новости и почту, просматривать сайты на иностранном языке, работать с нерусифицированными справками и программами.
Dicter является неофициальным клиентом Google-переводчика. Всего 1,2 Mb и вы в один клик можете сделать перевод с / на 42 языка в любых программах и приложениях Windows в любое время, при условии подключения к Интернету. Выделите текст и нажмите комбинацию клавиш Ctrl + Alt, чтобы получить перевод во всплывающем окне. Программа бесплатна, полезна и удобна — не требует никаких дополнительных словарей.
Client for Google Translate PRO v4.4.360
Client for Google Translate — очень удобная и практичная программа, которая моментально переводит выделенный в окне браузера текст с более 50 языков. Client for Google Translate работает также в приложениях Windows таких как Outlook, MS Word и пр. После установки вы увидите иконку Client for Google Translate в системном трее и каждый раз, когда вы хотите перевести некоторый текст, все что вам нужно сделать, это выбрать (выделить) текст и все будет переведено мгновенно!
Коллекция дополнительных словарей для ABBYY Lingvo 12
ABBYY Lingvo — без преувеличения лучшая программа в линейке компьютерных словарей на сегодняшний день. Коллекция дополнительных словарей для ABBYY Lingvo 12 поможет Вам более полно использовать все возможности этой замечательной программы. В архиве 43 дополнительных словаря.
Babylon Pro 8.0.5 (r2) Rus
Babylon — словарь, позволяющий переводить слова с одного языка на другой. Словарь Babylon имеет более 75 языков для перевода. Работать со словарем очень просто — после нажатия кнопкой мыши на интересующее слово появляется окно с его переводом. Babylon прост в использовании, доступ к 1300 словарям и энциклопедиям, проверка правильности написания, пересчет валют, времени и физических величин посредством одного щелчка, широкий спектр тем: наука, техника, спорт, медицина, военное дело, аппликатура аккордов и т.д, вывод переведенного текста в разных вариантах перевода подходящего к предложению.
Socrat Personal-4.1.1 portable
СОКРАТ ПЕРСОНАЛЬНЫЙ- Неплохой и компактный переводчик. Это система автоматического перевода с английского языка на русский и наоборот, предназначенная для работы со сравнительно небольшими текстами общей тематики. Перевод почтовых сообщений. Различные варианты ввода текста. Низкие системные требования.
Перевод стандартных Help’ов других программ.
MultiTranse — компактная программа, предназначенная для перевода небольших текстов средствами бесплатных онлайновых сервисов. Объем переводимых текстов ограничен 6 тыс. знаков, а число поддерживаемых языков равно 15 (включая направления Eng-Rus и Rus-Eng).
Эта программа умеет переводить сразу в нескольких направлениях. Среди языков, с которыми умеет работать WebTranslator – английский, французский, испанский, немецкий, португальский, итальянский, русский и еще несколько других.
Программа умеет работать в двух режимах – в режиме Web и в режиме Text. Переключает их одноименная кнопка на панели инструментов программы.
Кроме того, программа может переводить содержимое RTF- и ТХТ-файлов.
Программа сможет работать как web-браузер и переводить содержимое сайтов.
VuDictionary – это простой словарь для перевода английских слов, который умеет работать в фоновом режиме. Программа может переводить только с английского на русский, работая со стандартным словарем.
Автоматический словарь Мультитран — система для переводчиков с русского, английского, немецкого, французского, итальянского, испанского, нидерландского, латышского, эстонского и японского языка. Содержит более пяти миллионов терминов и предоставляет возможности алфавитного, морфологического и фразового поиска.
4. Основные даты в истории Машинного Перевода
1629 — Рене Декарт предложил универсальный язык, в котором один символ выражает эквивалентные идеи различных естественных языков.
1933 — Русский изобретатель П.П. Смирнов-Троянский получил патент на «машину для подбора и печатания слов при переводе с одного языка на другой».
1939 — Лаборатории Bell Labs на Всемирной ярмарке в Нью-Йорке демонстрирует первое электронное устройство синтеза речи.
1947 — дата рождения машинного перевода как научного направления
1954 — Первая публичная демонстрация системы машинного перевода состоялась в Джорджтаунском университете. Система IBM Mark II переводила 49 предложений с русского языка на английский с использованием словаря, содержащего 250 слов, и шести грамматических правил.
1960 — Бар-Хиллел публикует отчет, в котором утверждается, что корректный автоматический перевод в принципе невозможен.
1964 — Национальная Академия Наук США основала Комитет по проблемам автоматической обработки речи (Alpac).
1968 — Питер Тома,бывший лингвист из Джоджтаунского университета, основывает одну из первых фирм-разработчиков систем машинного перевода — «Система автоматического перевода и электронные коммуникации» (Latsec).
1983 — Представлена автоматическая система обработки речи (ALPS) — первая программа-переводчик для микрокомпьютеров.
1988 — Ученые из Исследовательского центра Томаса Дж. Уотсона компании IMB возвращаются к разработке статистического метода машинного перевода, при котором сравниваются параллельные тексты и подсчитывается вероятность соответствия слов.
1990 — Dragon Systems выпускает программу DragonDictate, первую систему преобразования устной речи в письменную, способную распознавать 30 тысяч слов.
Darpa запускает программу «Системы разговорной речи» (SLS) с целью разработки приложений, обеспечивающих голосовое взаимодействие между человеком и машиной.
1991 — Появилась первая рабочая станция переводчика, объединяющая программы STAR’s Transit, IBM’s TranslationManager, Canadian Translation Services’ PTT и Eurolang’s Optimizer.
1992 — ART-ITL основала Консорциум исследований в области перевода с естественных языков (C-STAR), который организует первую публичную демонстрацию телефонного перевода между английским, немецким и японским языками.
Фирма BBN Technologies демонстрирует первую готовую рабочую станцию Машинного Перевода с поддержкой автоматического распознавания речи в реальном времени на основе двадцатитысячного словаря независимо от личности говорящего..
Parlance Corporation, дочерняя компания BBN Technologies, выпускает программу Name Connector, первую международную АТС, которая перенаправляет телефонные звонки на основе распознавания произнесенных вслух имен.
1999 — Телевизионная передача новостей затранскрибирована с 85-процентной точностью.
Фирма Logos выпускает программу e.Sense Enterprise Translation, первый многоязычный Веб-переводчик на базе единого сервера.
IBM выпускает ViaVoice для Макинтошей — первую систему перевода для компьютеров этой платформы. .
В Институте информационных исследований (ISI) при Южнокалифорнийском университете реализована обратная транслитерация имен собственных, которые заменяются приближенными фонетическими соответствиями. Southern California переводится на арабский как «Janoub Kalyfornya».
Специалисты в области биомедицинской инженерии, Теодор Бергер (Theodore Berger) и Джим-Ши Лио (Him-Shih Liaw) создали новую Нейросетевую систему распознавания речи Berger-Liaw, которая понимает разговорные языки лучше самих людей.
Немного шутливо заглядывая в будущее:
2011 — Microsoft останавливает свою кампанию «О чем вы хотите подумать сегодня?» после единодушного осуждения разработанного ею многообещающего Интерфейса распознавания мысли (TRI).
2020 — «Обучение детей чтению и письму — бесполезная трата времени», заявил Йео Киа Вей, министр образования Сингапура и упразднил изучение этих предметов в школе. «Дети должны быть избавлены от тягостного труда по распознаванию крошечных значков на бумаге или на экране. Пусть этим занимаются машины».
2043 — Строительство Вавилонской башни завершено в Ираке (бывшей Вавилонии) после 4000-летнего перерыва, благодаря Универсальному языку компании NEC Technologies.
2058 — Реформированный Институт Рифкина (RRI) получил патент на изобретенный им симбио-паразит, который питается электрическими импульсами центра речи человеческого мозга и выдает переведенный сигнал, который может быть понят всяким, кто вставит это устройство себе в ухо. Контора Дугласа Адамса возбудила иск, заявив о своем первоочередном праве на изобретение.
2264 — «Человек глуп, как мешок опилок», заявило Устройство 296. «Только абсолютно наивным ученым могло прийти в голову разработать технологию для понимания того, что произносят эти неопрятные куски протоплазмы. В шуме, который они производят из отверстий в голове, решительно намного меньше смысла, чем в космическом излучении»
Источник: www.referatmix.ru
Системы перевода и распознавания текста в информатике за 7 класс
Информатика
Использование текстовых редакторов позволяет не только переводить информацию в набранный документ, но и проводить ряд действий для того, чтобы она выглядела привлекательнее и быстрее усваивалась читателями. Благодаря специальным приложениям стало возможным обрабатывать тексты автоматически, без уделения времени и выбора каждой команды. В информатике за 7 класс системы перевода и распознавания текста описаны как основные механизмы в работе с большими объёмами материала.
Системы перевода
Развитие технологических возможностей и постоянное обновление компьютерных систем привело к появлению разных программ, помогающих выполнить конкретные действия или ускоряющие процесс. К таким помощникам можно отнести переводчики. Это программный продукт, основная цель которого — перевести введённые фразы или словосочетания на другой язык. В основе действия системы находится построение предложений с помощью правил конкретного языка. Конечно, полученные «сырые» переводы не всегда стопроцентно подходят под речь носителя языка, но информацию могут передавать точно.
Сначала программа-переводчик анализирует текст на родном языке и после этого переводит его на желаемый с использованием тех форм и правил, которые присущи нужному языку. Перевод занимает от нескольких секунд до минуты, а его качество зависит от используемых словарей, которые вписаны в основу программы.
Переводчик можно установить на персональный компьютер или на мобильный или использовать онлайн-версию. Второй вариант будет более подходящим в плане высокого качества, ведь классические переводчики, встроенные в поисковые системы, обладают большим словарным запасом и максимально приближаются к реальной речи. А также здесь имеется голосовой набор и возможность прослушать перевод на новый язык, чтобы уловить интонацию и стиль проговаривания фразы.
Отдельные предложения могут иметь платные опции или требовать много места на гаджете из-за постоянных обновлений. Такой вариант подойдёт для туристов или для любителей путешествий. Для стабильной работы и перевода лучше пользовать стандартными переводчиками в онлайн-системе. Что касается возможного объёма в системе перевода текста, то в гугл он может достичь 5 тысяч знаков и осуществить перевод со 103 языков мира. Эта система считается одной из наиболее популярных и широко используемых в мире.
Список преимуществ
В любой компьютерной программе можно найти как положительные, так и негативные качества. Всё зависит от технических возможностей и задания, которое необходимо выполнить. К преимуществам переводчиков специалисты относят следующие факторы:
- Большое разнообразие словарей по специальностям, что делает возможным перевод разных текстов и материалов.
- Возможность организовать быстрый поиск по любой теме. В программах-переводчиках возможности систем распознавания текстов зависят от типа программы, онлайн-версии постоянно обновляются и дополняются.
- Одновременно можно просматривать несколько вариантов перевода и выбирать для себя наиболее подходящий с нужными формами.
- Можно самостоятельно вписывать фразы и формировать свой словарь на нужном языке.
- Сочетание с текстовыми редакторами и возможность быстро переводить текст с формата поиска в вордовский документ.
Благодаря удобному интерфейсу, простоте и большому словарному запасу можно переводить тексты и работать с коррекцией в одном и том же переводчике. К плюсам программы можно отнести и компактность, переводчики могут устанавливаться как на компьютеры, так и на телефоны или другие мобильные гаджеты.
Современные технологии не стоят на месте, и благодаря работе компьютерщиков можно сравнить современные версии со старыми, более примитивными и несложными. Начиная с 2017 года, компания Google использует технологию, в основе которой находится применение нейросети. Это позволяет не только использовать более подходящие по смыслу фразы и создавать точный перевод, но и учитывать в процессе разные тонкости языков, подбирать подходящие варианты слов.
Машинный перевод и распознавание текста являются сложным автоматизированным процессом. который требует от пользователя только введения данных. Получить таким образом перевод из одного языка на другой достаточно просто, нужно только подобрать свой тип переводчика с нужным словарём.
Описание недостатков
Возможности распознавания текстов в программах-переводчиках постоянно улучшаются и расширяются, но при этом специалисты выделяют и ряд недостатков. К основным можно отнести следующие факторы:
- Ограниченный обзор, который зависит от размеров экрана.
- Большой словарь позволяет увидеть сразу много вариантов слова, но нужно самостоятельно выбирать ту форму, которая будет кстати. Для людей, которые недостаточно хорошо владеют иностранным языком, сделать это будет тяжело.
- Словари-переводчики не учитывают игру слов и возможных художественных приёмов, поэтому перевод будет больше механическим и сухим. Электронный вид текста после переводчика нужно исправлять и редактировать возможные ошибки в формах.
- Если фразы в словаре нет, то переводчик не переводит её.
- Из нескольких вариантов многозначного слова переводчик выбирает тот тип, что используется чаще всего, а это не всегда может подходить по смыслу в конкретный текст.
- Иногда в словарях предложено несколько вариантов одного слова, которые могут отличаться смыслом. Само же трактование не указывается, и поэтому выбрать из нескольких правильный ответ тяжело.
Распознавание текста
Информацию на компьютер можно вводить не только стандартным методом, с помощью клавиатуры, но и используя сканнер. Благодаря устройству можно перевести страницу из книги или журнала в электронный формат за некоторое время. Большим плюсом программы является то, что можно перевести не только текст, но и картинки, и сделать это как в чёрно-белом, так и в цветном формате.
Первоначально отсканированный текст воспринимается компьютером как картинка, нужна дополнительная работа и использование специальной программы, чтобы изображение превратилось в текст. Процесс распознавания несложный, но многоэтапный. Он состоит из таких пунктов:
- Программа начинает анализировать полученное изображение, выделяет в нём текстовые, графические и области таблицы.
- После этого строки в текстовых блоках начинают разбиваться на слова, а слова, в свою очередь, — на символы.
- Каждый символ сравнивается с имеющейся в базе буквой и подбирается наиболее подходящий тип.
- После окончания программа выдаёт обработанный текст пользователю в готовом виде.
Существует рейтинг наиболее популярных продуктов, которые используются как элементы программного обеспечения, гарантирующие качественный результат. Благодаря применению сканера можно не только сканировать страницы газет или журналов, но и создавать таким образом рефераты, сообщения.
Конечно, после сканирования документ нужно дополнительно перечитывать и исправлять ошибки, но это существенно экономит время в сравнении с простым набором текста. Благодаря программам распознавания можно обрабатывать и переводить в формат документа не только текстовые блоки, но и материалы в таблицах и схемах.
Популярной является программа Fine Reader, она позволяет быстро отсканировать картинку и перевести её в электронный вариант за короткий промежуток времени. Благодаря постоянному обновлению элементов программы, она совместима с разными моделями сканеров и быстро настраивается для работы. После сканирования результаты можно хранить в разных форматах приложений и в формате разметки гипертекста HTML. Большим преимуществом программы является возможность орфографической проверки, которая уже встроена в программу, и удобный интерфейс, что делает использование ещё проще.
Применение на практике программ с распознаванием и переводом текста заметно упрощает работу и позволяет почувствовать все преимущества современных возможностей. Текстовые редакторы, программы для установки постоянно обновляются и наполняются новыми функциями, благодаря чему работать с разными форматами намного проще и эффективнее. Нейросети, качественное оборудование, большие объёмы памяти помогают работать с разной информацией и хранить копии в доступных облачных хранилищах. Даже начинающим пользователям будет комфортно выполнять разные задачи и обрабатывать тексты благодаря простому функционалу и подсказкам онлайн.
Источник: na5.club