Все то время, что Сергей и Татьяна, сами едва сдерживая восторг от собственных достижений, стягивали завесу тайны с Compreno, меня не покидало чувство того, что я участвую в каком-то акте добровольного промышленного шпионажа. Согласитесь, масштаб проекта ошеломляет: 15 лет интенсивной работы сотен людей, 50 миллионов долларов собственных инвестиций, совсем недавно усиленных сколковским грантом в 475 миллионов рублей. Вся компьютерная мощь головного офиса ABBYY (а он, поверьте на слово, ошеломляет: 6 этажей 7-этажногоогромного П-образного здания) в любую свободную минуту задействована для просчетов, необходимых для отладки и совершенствования Compreno, в первую очередь УСИ.
Впрочем, шпионаж — это лишь в моей голове, поскольку, разумеется, беседа наша состоялась в момент, когда Abbyy вышла на финишную прямую и была готова раскрыть миру свои карты.
Подробности Compreno я донесу читателям со слов Сергея Андреева и Татьяны Даниэлян — не потому, что не доверяю собственным суждениям, а потому что рассказ у обоих получился гладким и содержательным, зачем же плодить сущности?
Начало разработки Compreno пришлось на 90е годы, когда в арсенале ABBYY (в те годы — еще BIT Software) уже числилось два ледокола: словари Lingvo и программа для распознавания текста FineReader. Продукты продавались по всему миру, были хитами и приносили стабильную прибыль — манна небесная для романтических проектов вроде Compreno, стресс которых не пережил бы ни один сторонний инвестор (вкладывать миллионы долларов в нечто совершенно революционное да к тому же и с неизвестными перспективами? а вдруг ничего не получится? нет уж увольте!).
ABBYY обошлась без чужих денег и это спасло Compreno, позволив довести до победного конца проект со столь колоссальными материальными и людскими затратами.
Успех обеспечил и правильный изначальный выбор направления для разработки системы автоматического перевода. В 90-е в мире правила одна королева — Rule-Based Translation Model, классическая модель перевода, основанная на ограниченном наборе готовых правил для некоторой пары языков. Одна из проблем RBTM — в накоплении все новых и новых правил, которые в какой-то момент просто начинают конфликтовать между собой. Анализируя предложение, мы можем применить разные комплекты правил, при этом машине неведомы приоритеты. Перевод, основанный на RBTM, как правило, не озабочен полным синтаксическим анализом: вместо него предложение делится на фреймы, на которые затем интерполируют существующие в системе правила для получения перевода. RBMT системы не учитывают семантику.