«У нейросетевого перевода тоже есть свои недостатки. Если по каким-то причинам нейронной сети трудно перевести то или иное предложение — а такое время от времени случается, — она поведёт себя примерно как студент на экзамене: начнёт что-то выдумывать от себя в надежде угадать правильный ответ.

Кроме того, нейросеть не всегда хорошо справляется с переводом мало распространённых имён, топонимов и других редких слов. Зато для статистического перевода, как вы помните, это нетрудная задача — если слово было в параллельных текстах, машина его запомнит. Мы решили объединить два подхода и создать гибридную систему, которая объединяет статистический и нейросетевой перевод. Работая вместе, две системы компенсируют недостатки друг друга.

Когда Яндекс.Переводчик получает от пользователя текст, он отдаёт его на перевод обеим системам — и нейронной сети, и статистическому переводчику. Затем алгоритм, основанный на методе обучения CatBoost, оценивает, какой перевод лучше. При выставлении оценки учитываются десятки факторов — от длины предложения (короткие фразы лучше переводит статистическая модель) до синтаксиса. Перевод, признанный лучшим, показывается пользователю.

Сейчас гибридная система используется для переводов с английского языка на русский. Это самое популярное направление: на него приходится около 80% всех запросов к Яндекс.Переводчику. В ближайшие месяцы мы включим систему и для других направлений. Чтобы было интереснее, мы добавили в веб-версию Переводчика переключатель — с его помощью можно сравнить гибридный и статистический переводы и понять, чем они различаются.»