سمعت، وستة وأربعين كنت تشعر ينضب من صناعة الترجمة أصبحت أخيرا قطعة من اليد؟

ثم كنت قد نسيت، ويهيمن علينا الخوف من الترجمة الآلية.

في 14 مارس، أعلنت شركة مايكروسوفت نظامها الجديد ترجمة لتحقيق المستوى الإنساني.

ماذا؟ يمكننا أخيرا التخلص من الخوف من أن يسيطر عليها ورقة الخلاصة حتى الآن؟

آه ...... اسمحوا لي أن أشرح، المستوى الإنساني، مستوى القرية عمة لي هو أيضا مستوى آه البشري!

اعتقد 2016 ادعى ترجمة جوجل أيضا لتكون قريبة من جودة اليدوية الترجمة الترجمة، لدينا مجموعة من البطيخ للجماهير بالفعل انظر فتح. ومع ذلك، تكنولوجيا مايكروسوفت يفعل أكثر من جوجل يذهب خطوة أبعد.

وبمجرد أن اتجاهات التكنولوجيا - نظام الترجمة الشبكة العصبية

ترجمة إنجليزي اختصار نظام الشبكة العصبية هو NMT (العصبية الترجمة الآلية)، ولكن أيضا العديد من الدورات الترجمة الآلية العصابات صور، Sogou، بايدو مهارات التدبير المنزلي.

NMT ديه سلفه، ودعا PBMT (القائم على العبارة الترجمة الآلية) التي تقوم على العبارات تعلم الآلة. ويشير اسم PBMT، هو الحكم في فك تنقسم إلى العبارة الترجمة، ترجمة النتائج خارج يمكننا أن نتصور، كيف حالك يعني في رأي الترجمة، لذلك فمن الطبيعي أن يكون ......

رؤساء جوجل من أجل تغيير هذا الوضع، لقطة الدماغ، جاء مع شبكة بنية فك: أولا، NMT ترميز الجملة الكلمة الصينية إلى قائمة متجه حيث كل ناقلات تتميز جميع حتى الآن وهذا يعني أن نقرأ في الكلمات. بمجرد قراءة الجملة كاملة، إلى الخطوة الثانية - واحدة في كل كلمة الساعة الجملة الإنجليزية. ليتم إنشاؤها ترجمة الكلمة الصحيحة في كل خطوة في ترجمة إعادة توزيع سيكون محط اهتمام والحق في الحصول على ناقلات الصيني الأكثر ملاءمة ترميز الجيل الكلمة الإنجليزية لتوليد الترجمة.

الخريطة أعلاه تبدو غاية العلاقة المعقدة والعلوم Jiqiu!

حيث شعبية، والتي دخلت كمية كبيرة من النص لأول مرة في مادة قواعد البيانات، وهذه الخطوة، من أجل إعطاء كل كلمة مع كلمة أخرى في احتمال مباراة يحسب؛ التالي، امتص الجملة المدخلات، وتنقسم إلى الكلمات، من خلال المعنى الأول من المباراة كلمة المقبل معنى كلمة الأرجح، وهذا تكرار، ترجمة الجملة كلها، وذلك لضمان الارتباط بين كلمة وكلمة.

واستنادا إلى هذا الإطار، NMT التعددية الترجمة الأولية، وPBMT نسبة تخفيض خطأ أكثر من 55.

ومع ذلك، لا تتعب أن نحيي هذه الفكرة، في الواقع، بل هو أيضا مشكلة، ونحن عادة لعب مباريات عموما رسول، وخفض تدريجيا فإن كمية المعلومات لا يقول، مرة واحدة في منتصف رسول الذين يفهمون الانحرافات تحدث، سيتم فقدان النتيجة النهائية على بعد آلاف الأميال.

يستخدم التدريب NMT نموذجا الترجمة الإحصائي، الأمر الذي يتطلب استخدام كميات كبيرة من المعلومات النص، ومطابقة جميع أنواع الوثائق عندما تنتج المترجم في الترجمة، بحيث إشارة معقولة، من أجل الحصول على الترجمة. للوهلة الأولى، ويشعر حقا ناكر للجميل المهمة، ولكن وجدت اختبار أنه طالما إدخال اللغة الهدف في الإطار، يمكن أن تترجم بسرعة النتائج مطابقة. بعد على سبيل المثال، وهو نفس معنى كلمة واحدة، في النظام بعد الصينية إلى الإنجليزية، والصينية إلى ترجمة اليابانية، ويمكن الحصول عليها مباشرة من اليابانيين في اللغة الإنجليزية.

إطار عمل أكثر مبسطة - التعلم المزدوج

حتى ذلك الحين كيف تقود الاتجاه جيل، ونظام NMT جوجل، بعد كل شيء، لا يمكن الهروب من الحاجة إلى كميات كبيرة من البيانات، كمية كبيرة من أوجه القصور حساب. هذا هو تكنولوجيا مايكروسوفت الجديدة لحل مشاكل كبيرة.

يستخدم Microsoft تقنية تسمى التعلم المزدوج، وكما يوحي الاسم هو أن أقول لكم، عدت الجملة. نفذت في الترجمة الآلية، إذا أردنا ترجمتها إلى اللغة الإنجليزية إلى اللغة الصينية، من خلال المهمة الرئيسية سوف تترجم الإنجليزية إلى الصينية، ومهمة مزدوجة ستترجم إلى الوراء الترجمة الصينية إلى الإنجليزية مرة أخرى. سيتم إخراج النقيض مع الإنجليز الأصلية في المهمة الرئيسية، ومن ثم عن طريق واحد لمباراة واحدة من قبل الصينيين وكان نظام الإنجليزية مباراة جيدة للقياس ويترجم الصينية. في هذه العملية الحسابية، وكان نظام الترجمة سوف الخاصة تدريجيا والمباراة للاقتراب أكثر من الأساس الأصلي من خوارزميات لترجمة "تعلم".

ووفقا لمصادر رسمية، 10 فقط من نظام NMT المطلوبة الجملة، وهو 12 مليون الجمل ثنائي اللغة، وقد تحقق التعلم مزدوج في نفس تأثير متعدية.

ومع ذلك، يتم كل شيء سلاح ذو حدين. لأن التعلم هو مزدوج نظام الحلقة المغلقة، إذا مهمتين هم من الفقراء، ثم في القدرة على الترجمة، وسوف تستمر العملية لفترة طويلة. حتى ببساطة لا يمكن أن تتوقف! وبعبارة أخرى، حتى قبل بداية التعلم، وكلاهما يتطلب تدريب مسبق، والقدرة على جعل الترجمة الآلية الأولية.

من أجل منع حدوث الوضع في التدريب المختلفة منها تطابق كل بيان مزدوج، تم إضافة الفن مصطلح التنظيم، وهو يضاف المعلومات المسبقة للنموذج، إضعاف المتغيرات مميزة غير مهم، بحيث يكون لكل من الجانبين الفرق بين الجملة مطابقة تغير إلى أدنى حد ممكن من أجل تحقيق مهمتين يمكن أيضا أن تؤثر على بعضها البعض في التدريب الفردي، وتأثير التعلم المشتركة.

أكثر دقة الترجمة - شبكة تنظيم الاتساق مع التدقيق

في التكنولوجيا على مدى NMT بالتأكيد لا يمكن أن تلبي طموحات مايكروسوفت، وبطبيعة الحال، استخدام الترجمة ترجمة المنتج الكلام.

مايكروسوفت العنوان الأول هو "رسول مشكلة" نموذج NMT. وقد أدخلت من اليسار إلى اليمين واليمين إلى اليسار نموذج اثنين ترجمة الاتساق في فقدان وظيفة، وهذا هو، بعد البعدية تضعف المتغيرات مميزة في غاية الأهمية أن كلا من أعلى الاتساق. وتسمى هذه التقنية الاتساق تسوية.

من أجل تلبية احتياجات الترجمة الفقرة كبيرة اليوم، وضعت مايكروسوفت تصميم شبكة المكرر الذي لا يهتم فقط مع مطابقة المنطق في الجمل، سيتم النظر أيضا علاقة منطقية بين الجمل.

نهجها هو ترجمة البرنامج تصنف على أنها اثنين من لوحات، فقط منتدى للالجمل في المترجمة، جملة جملة، والآخر هو للقطاع بين الجمل المترجمة الجملة للتجميل.

قراءة Xinjunkaiba

الترجمة مايكروسوفت، وليس ناضجة بما فيه الكفاية

استهدفت مايكروسوفت لأوجه القصور في نظام NMT هو الابتكار التكنولوجي، ولكن لماذا الترجمة ولكن دون جدوى؟ في الواقع، والذكاء الاصطناعي، والاحتياجات الصناعية، يكون الذكاء. لا تنعكس فقط في تصميم خوارزمية الاصطناعية، التي بنيت على النموذج، لتقييم نتائج الترجمة هو نفس القدر من الأهمية، وجوجل وظفت عددا كبيرا من المهنيين لمعدل الترجمة قد يحدث لفترة طويلة من الزمن، في حين أن مايكروسوفت قد بدأت لتوها لتقييم النتائج. ومع ذلك، هناك أخبار جيدة لمايكروسوفت الترجمة التهديف، يمكن للمستخدمين تجربة. ترجمت هذه الصفحة مرة واحدة نتيجتين، اختيار واحد كنت تشعر هو أكثر ملاءمة، بحيث عامل سريعة النمو الآن!

إرسال رسالة الابهام دائرة الأصدقاء

معا نستكشف AI الهبوط الكيلومتر الأخير

الكاتب: نسيم الأغنام

مرجع الارتباط:

https://www.leiphone.com/news/201803/yPQ7a4XMY7En4HBQ.html؟viewType=weixin

للطبع، يرجى ترك رسالة وراء الكواليس، والامتثال للمعايير طبع