Teknologi Penerjemah Universal
Suka dengan artikel ini?
Jelajahi artikel-artikel FaktaIlmiah yang berdasarkan apa yang dibaca dan ditonton teman-teman.Terbitkan aktivitas Anda sendiri dan dapatkan kendali penuh. Login
Senin, 21 Maret 2011 - Revolusi penerjemah mesin dimulai 20 tahun lalu, ketika sekelompok tim peneliti di IBM memperkenalkan sebuah teknik berbasis analisa statistik. Penelitian sebelumnya berfokus pada penyandian pengetahuan linguistik sebagai aturan-aturan yang mesti diikuti komputer. Namun pendekatan baru ini, yang disebut SMT – Statistical Machine Translation, hampir tidak memerlukan pengetahuan linguistik.
SMT mencari kumpulan besar teks, masing-masing dengan dua bahasa berbeda, mencari pola statistik yang menunjukkan keberadaan kata-kata dan frase-frase dengan makna yang sama. Google dan perusahaan penerjemahan sekarang menggunakan sistem SMT sejenis.
Tapi bahasa mesin SMT masih jauh dari cukup. Kita semua tahu bagaimana kelemahan dari Google Translate yang ada. Solusinya adalah penerjemahan kerumunan (Crowdsourced Translation – CT). CT sebenarnya sederhana. Bila pembaca merasakan ada yang salah dalam penerjemahan, ia dapat memberikan saran pada mesin untuk memperbaikinya.
Adam Lopez dari Universitas John Hopkins melihat CT sebagai cikal bakal penerjemah universal. Beliau meramalkan beberapa dekade ke depan, segala teks di Internet dapat dibaca dengan bahasa apapun.
Balok dasar sistem demikian telah tersedia. Situs Meedan, jejaring sosial dwi bahasa (Inggris – Arab) memiliki 9 ribu user yang membantu menerjemahkan 300 ribu kata per bulan. Dengan cara ini, post-post yang ditulis dalam bahasa Arab, dengan otomatis langsung diterjemahkan ke bahasa Inggris, begitu juga sebaliknya. Bila ada yang salah, user tinggal menyarankan koreksinya. Hal yang sama juga dilakukan oleh Google Translate.
Philip Resnik, ahli bahasa komputer dari Universitas Maryland menciptakan MonoTrans2. Piranti ini menyiapkan draft pertama penerjemahan komputer untuk diperiksa dan ditandai pada kata-kata yang meragukan oleh pembaca. Hasil koreksi diserahkan ke pembaca dalam bahasa asli untuk dinilai kembali. Pembaca bahasa asli mempertimbangkan kemudian pertimbangan di kembalikan ke komputer. Langkah terakhir adalah hasil pertimbangan dibaca oleh pembaca. Penelitian menunjukkan kalau ketelitian dan kefasihan sistem MonoTrans2 meningkat menjadi 68%, dibandingkan Google Translate yang hanya 10%.
68% hanyalah dua pertiga dari kemampuan manusia biasa untuk menerjemahkan teks asing, namun efisiensi ini semakin meningkat dan di masa depan, kemungkinan peran para penerjemahpun akhirnya lenyap.
Sumber :
Jim Giles dan Jacob Aron. The World will Understand. New Scientist, 5 Maret 2011.
- Urutan Genom Coelacanth Menginformasikan Evolusi Vertebrata Darat
- Misi Kepler NASA: Tiga Planet Berukuran Super-Bumi Ditemukan Dalam Zona Layak Huni
- Teknik Ultra-cepat Menyingkap Prinsip-prinsip Perancangan dalam Biologi Kuantum
- Studi Telur Mengungkap Eratnya Hubungan Evolusi Antara Burung dan Dinosaurus
- Ilmuwan Membentuk Sel-sel Saraf Baru – Langsung di Dalam Otak
- Ilmuwan Temukan Kemungkinan untuk Menciptakan Bahan Bakar dari Karbon Dioksida di Atmosfer
- Metascreen Ultra-tipis: Setahap Mewujudkan Mantel Tembus Pandang ala Harry Potter
- Kehadiran Manusia di Kepulauan Pasifik Sebabkan Kepunahan Massal Burung
- Kehidupan Ditemukan Dalam Ekosistem Terluas di Bumi, Jauh di Kedalaman Kerak Samudera
- Ilmuwan Menghidupkan Kembali Embrio Katak yang Telah Punah