Краткий ответ: автоматический перевод (MT) и автокоррекция (AC) одновременно усиливают некоторые новые языковые тенденции и выравнивают (нормализуют) вариативность. Что именно усиливается или выравнивается — зависит от корпуса и алгоритма: модели повторяют частотные, устойчивые и упрощённые формы; корректоры навязывают один из нормативных вариантов. Ниже — конкретно по типам ошибок, механизмам и примерам, а также краткие рекомендации.
Механизмы влияния (чем объясняется эффект)
- Обучение на корпусах пользователей: если в корпусе много разговорных/ошибочных форм, модель их усиливает.
- Частотная предвзятость: модель предпочитает наиболее частую форму (beam/softmax), это ведёт к унификации.
- Прагматика интерфейса: автозамена делает одну форму «удобной», пользователи принимают её без размышлений — распространение.
- Постоянные исправления: корректоры, исправляя в пользу одной орфографии/пунктуации, стирают варианты.
- Проблемы передачи грамматических свойств (род, согласование, залог, субжонктив): MT делает ошибки, которые потом переносятся в тексты.
Какие ошибки усиливают языковые изменения (способствуют нормообразованию в сторону новых форм)
- Синтаксические упрощения: склонность MT к более простым конструкциям (избегание субжонктива, сложных порядков слов) — пример: правильный «Il faut que tu viennes» → модель выдаёт «Il faut que tu viens». Регулярное воспроизведение снижает употребление субжонктива.
- Калькирование и перенос структур из языка-источника: англицизмы и прямые кальки («réaliser» в значении «to realize», «supporter» в значении «to support») — если MT часто генерирует такое, форма закрепляется.
- Ошибки согласования: неверное согласование причастий/прилагательных (особенно с местоимениями объектами) — если автозамена/MT не исправляет, неправильные формы становятся частотными.
- Упрощение лексики и коллокаций: модель склонна предлагать шаблонные выражения («faire + infinitif» вместо более точных глагольных сочетаний), что снижает лексическую вариативность.
- Устойчивое неверное использование предлогов/артиклей из-за влияния исходного языка → распространение неверных конструкций.
Какие ошибки/действия выравнивают вариативность (нормализуют)
- Орфографическая нормализация: автоматическая замена опечаток и редких вариантов на канонические варианты (напр., выбор между «néanmoins» vs старые/диалектные формы) — уменьшает орфографическую вариативность.
- Восстановление диакритики и апострофов: корректоры часто возвращают «à», «é», «œ», «l’» — убирают варианты без акцентов или с ошибочной апострофацией.
- Приведение к одному написанию согласно словарю/рекомендации (включая варианты после орфографической реформы) — например выбор одного из допустимых написаний «porte‑monnaie/portemonnaie».
- Автоматическое согласование/проверка грамматики: если корректоры грамотно настроены, они исправляют неправильные согласования, возвещая нормативные формы.
- Единообразие пунктуации и пробелов (особенно для французских неразрывных пробелов перед «:», «;», «!» и т.д.) — выравнивает типографику.
Конкретные примеры
- Акцент/а: «a» vs «à» — автокоррекция может исправить на норматив «à», снижая омографию; но некоторые клавиатуры удаляют диакриты → усиливается вариант без акцента.
- Субжонктив: «Il faut que tu viennes» → MT иногда «tu viens» → постепенное снижение употребления субжонктива.
- Apostrophe/елизия: «aujourd’hui» vs «aujourd hui» — корректоры обычно нормализуют в «aujourd’hui», выравнивая написание.
- Англицизмы: «le feedback», «deadline», «manager» — MT, обученный на двуязычных данных, может усиливать заимствования.
Последствия и рекомендации
- Последствия: возможный сдвиг нормы в сторону упрощения, большее распространение калькизмов и англицизмов; одновременно — выцветание локальных/исторических орфографических вариантов.
- Для минимизации нежелательных эффектов: тренировать модели на тщательно отредактированных корпусах, учитывать регистры, предоставлять альтернативы (n-best), сохранять конфигурации пользователя (вводить «предпочтения стиля»), логировать и анализировать исправления пользователей для отслеживания изменений языка.
Краткий вывод: AC склонна выравнивать орфографию и пунктуацию (нормализация), но при этом может одновременно усиливать доминантные разговорные или ошибочные формы, если эти формы часто встречаются в обучающих данных; MT, особенно при сильном влиянии исходного языка, чаще усиливает синтаксические упрощения, кальки и заимствования, что способствует реальной трансформации письменной нормы.