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知识图解:谷歌翻译和神经网络系统

2016-09-28 网站推荐

过去使用Google翻译的时候,经常会发生中文翻英文、英文翻中文时产生奇怪字句的情况,而在近期开始导入类神经网路学习系统之后,Google 终于让中翻英字句变得更通顺且正确。

知识图解:谷歌翻译和神经网络系统

在先前访谈中,Google翻译团队曾透露将会导入人工智慧学习系统,借此取代传统以字句为基础的翻译比对模式,借此提升翻译品质的精准度。而稍早Google研究团队公布消息,在采用类神经网路学习系统(GNMT,Google Neural Machine Translation)作为主要翻译模式,将可进一步学习判断字句间的具体含意与前后关连,进而让最终翻译结果更为通顺,同时维持正确语意。

知识图解:谷歌翻译和神经网络系统

相比传统翻译模式主要透过单纯比对字句,因此在由机器逐句翻译情况下自然会以单字转译形式呈现,因此也就呈现前后语意不通顺的奇怪翻译结果,因此经常需要透过手动方式调整,但对于目前全球约上万种语言,同时不同语系有个别结构情况下,几乎难以透过传统方式达成通顺翻译成效,因此Google才开始转以人工智慧协助翻译结果。

从目前成效来看,在英文翻西班牙文、英文翻法文、英文翻中文,以及西班牙文翻英文、法文翻英文、中文翻英文结果都已经在导入类神经网路学习系统有明显提升,其中法文翻英文成效几乎快与真人翻译结果相近,而中文翻译部分虽然准确率仍不比其他语言,但翻译效果成长幅度确是明显提升(但明显看起来中翻英还是有一定难度存在)。

知识图解:谷歌翻译和神经网络系统3

目前Google表示将会持续利用新系统精进翻译成效,同时未来也会进一步套用在其他分主流语言。而在之前,Google DeepMind团队也利用类神经网路系统分析自然语调中高低起伏,以及发音模式,借此打造更为自然的人工语音,现阶段已经可用贴近真人音调形式呈现英文、中文等语言。

而类似的方式,目前包含微软、Facebook、百度等厂商也开始着手利用机器学习、人工智慧等方式精进不同语言翻译品质,借此降低不同国家地区居民交流沟通障碍。

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