Dịch máy (hay còn gọi là dịch tự động) là việc dịch một văn bản từ một ngôn ngữ này (ngôn ngữ nguồn) sang một hoặc nhiều ngôn ngữ khác (ngôn ngữ đích) một cách tự động, không có sự can thiệp của con người trong quá trình dịch. Hiện nay có nhiều sản phẩm dịch tự động được sử dụng phổ biến như Google Translate, Bing Translator… với chất lượng dịch rất tốt cho các câu đơn. Tuy nhiên, các hệ thống dịch máy chất lượng cao này cần các bộ dữ liệu song ngữ quy mô lớn, lên tới hàng triệu cặp câu để huấn luyện mô hình.
Theo PGS.TS Nguyễn Trường Thắng - Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam, hiện rất nhiều ngôn ngữ trên thế giới không có đủ tài nguyên như vậy. Việc xây dựng mô hình dịch máy hiệu quả cho những ngôn ngữ nghèo tài nguyên, trong đó có các ngôn ngữ của khu vực Đông Nam Á là công việc hết sức cấp thiết và gặp nhiều thách thức.
Cũng theo PGS.TS Nguyễn Trường Thắng, để khắc phục các tồn tại này, nhóm các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ thông tin (CNTT) đã phát triển một hệ thống dịch thuật lấy tiếng Việt làm trung tâm, có khả năng dịch thuật hai chiều giữa tiếng Việt và các ngôn ngữ nghèo tài nguyên của khu vực Đông Nam Á với chất lượng tương đương với các sản phẩm thương mại nổi tiếng trên thế giới.
"Chúng tôi định hướng những ngôn ngữ hiếm như tiếng Lào, tiếng Khmer… và sau này là những ngôn ngữ của các dân tộc thiểu số của Việt Nam là tiếng Mường, tiếng Thái… Vì đây là những ngôn ngữ mà nước ngoài không bao giờ làm, và nếu họ có làm thì họ cũng không hiểu đặc thù ngôn ngữ của Việt Nam, mà hiện nay cũng đã có một số đối tác quan tâm. Chúng ta lựa chọn hướng đi là nội địa hóa, nhưng phù hợp với năng lực và hướng đi của chúng ta", PGS.TS Nguyễn Trường Thắng cho biết.
Tính đến thời điểm hiện tại, hệ thống đã có khả năng dịch hai chiều giữa các cặp ngôn ngữ bao gồm Việt - Lào, Việt - Khmer, Việt - Thái, Việt - Malaysia và Việt - Indonesia. Nhóm nghiên cứu cũng cho biết, hệ thống được nghiên cứu phát triển dựa trên các tiến bộ mới nhất hiện nay trên thế giới trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên nói chung và dịch máy nói riêng. Các ngôn ngữ như tiếng Lào, tiếng Thái và tiếng Khmer mang lại những thách thức rất lớn khi xây dựng mô hình dịch máy, không chỉ vì sự khan hiếm của dữ liệu song ngữ mà còn vì những ngôn ngữ này rất phong phú về mặt hình thái, thiếu sự phân tách từ, phân tách câu và tính đa nghĩa. Tuy nhiên, mô hình dịch máy của Viện CNTT đã học được cách thích ứng với tất cả những đặc điểm đặc biệt này.
PGS.TS Chu Hoàng Hà - Phó Chủ tịch Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam nói: "Chúng ta có thể tạo ra những phần mềm dịch thuật rất chính xác với những ngôn ngữ của các dân tộc ASEAN và cũng có thể là ngôn ngữ của các dân tộc Việt Nam nữa, từ đó giúp cho việc giao tiếp thuận lợi hơn. Đặc biệt với sự áp dụng của mô hình ngôn ngữ lớn thì giúp cho việc dịch thuật chính xác hơn nhiều, giúp cho các hoạt động trao đổi, giao tiếp, ngoại giao".
Các nhà khoa học cũng cho biết, hệ thống dịch máy có thể dễ dàng mở rộng sang các ngôn ngữ đích mới bao gồm các ngôn ngữ dân tộc thiểu số tại Việt Nam (thường là rất nghèo tài nguyên dữ liệu) như tiếng Mường, tiếng Thái,… và cả các ngôn ngữ nước ngoài phổ biến như tiếng Trung, tiếng Pháp, tiếng Nga khi cần. Đặc biệt, hệ thống có khả năng tinh chỉnh để thích ứng với các miền ngôn ngữ chuyên sâu như y tế, luật… theo yêu cầu riêng của đối tác.
![[Infographic] Tiểu sử tóm tắt những người ứng cử đại biểu HĐND tỉnh Lào Cai khóa XVII, nhiệm kỳ 2026 - 2031 (Đơn vị bầu cử số 8)](https://cdn.baolaocai.vn/images/c3b6f83bd2c4aaf9947183fe4bb77fd8e587b7e4ef30bdd985fe2ce196f428ccd6015a1395782c32a15251d3e16a6b9c/8.png.webp)
