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谷歌發(fā)布神經(jīng)機器翻譯,翻譯質(zhì)量接近筆譯人員

 邱偉qw2016 2016-09-29

谷歌發(fā)布神經(jīng)機器翻譯,翻譯質(zhì)量接近筆譯人員據(jù)外媒報道,谷歌于昨日發(fā)布了網(wǎng)頁版本和移動版本的谷歌翻譯。在漢譯英的過程中,谷歌翻譯會采用全新的神經(jīng)機器翻譯機制,而這個App每天要進行一千八百萬次這樣的翻譯。此外,谷歌針對這個神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)的運作原理,專門發(fā)表了一篇學(xué)術(shù)論文。

早前,谷歌就曾表示過,他們在谷歌翻譯中運用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),但只限于實時視覺翻譯這個功能。前段時間,谷歌一名叫Jeff Dean的高級員工曾經(jīng)告訴VentureBeat,谷歌已經(jīng)在嘗試把越來越多的深度學(xué)習(xí)功能和機制融入到谷歌翻譯中。除此之外,谷歌的一位發(fā)言人在郵件中告訴VentureBeat,最新的神經(jīng)機器翻譯是他們努力研發(fā)深度學(xué)習(xí)功能和機制的成果。

實際上,谷歌一直以來都在致力于將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入它旗下越來越多的應(yīng)用軟件中,其中包括Google Allo和Inbox by Gmail。這個功能可以幫助谷歌更加快捷、更加有效地處理它們獲取到的數(shù)據(jù)。

谷歌的神經(jīng)機器翻譯(GNMT)對八層長的短時記憶遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM-RNNs)的依賴性很強?!巴ㄟ^層間殘留聯(lián)系可以加強梯度流。”谷歌的科學(xué)家在他們發(fā)表的學(xué)術(shù)論文中寫道。在圖像處理器的幫助下,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一旦變得足夠成熟,谷歌就可以依靠它尚未發(fā)布的張量處理單元進行數(shù)據(jù)處理。

雖然神經(jīng)機器翻譯并不永遠是最佳之選,但是從谷歌的各種嘗試中我們不難發(fā)現(xiàn),在某些情況下,神經(jīng)機器翻譯還是有其過人之處的。

谷歌發(fā)布神經(jīng)機器翻譯,翻譯質(zhì)量接近筆譯人員

“人們對這個翻譯系統(tǒng)的評價顯示,與之前那個基于短語的翻譯系統(tǒng)相比,在翻譯多種語言時,神經(jīng)學(xué)習(xí)翻譯系統(tǒng)的錯誤率已經(jīng)降低了60%左右,其中包括英法互譯,英西互譯以及英漢互譯。附加實驗的結(jié)果顯示,翻譯系統(tǒng)的質(zhì)量將和筆譯人員平均水準(zhǔn)更加接近?!?/p>

在谷歌昨天發(fā)表的一篇博文中,Google Brain Team的研發(fā)科學(xué)家Quoc Le 和Mike Schuster提到,有了雙語評分員的幫助,在翻譯Wikipedia上的多語種樣句時,谷歌神經(jīng)機器翻譯的錯誤率實際上已經(jīng)降低了55%到85%。

盡管如此,這個系統(tǒng)還是不完美的?!吧窠?jīng)機器翻譯還是會犯一些筆譯人員永遠都不可能犯的錯誤,比如遺漏了一些單詞、把一些常見的名字或是少見的專有名詞翻錯、對文章的語境缺乏整體把控等等。所以,我們還是有很大的進步空間。但不可否認(rèn)的是,神經(jīng)機器翻譯真的具有里程碑意義。”

感興趣的讀者們可以猛戳谷歌論文原文和原博了解詳情哦。

via venturebeat

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